基于人工智能的大型语言模型在肿瘤医学教学中的应用探讨  

作　　者：陈方悦 窦娟 苏东玮 

机构地区：[1]海军军医大学第一附属医院普外四科,上海200433

出　　处：《中文科技期刊数据库（引文版）医药卫生》2023年第8期6-8,共3页

摘　　要：肿瘤学作为多学科融合专业,其教学内容体系较为分散。随着技术的不断进步,人工智能正逐渐成为医学教育、研究和实践领域的重要组成部分。而基于自然语言处理技术的各项大型语言模型(large language model, LLM)可依据相应信息背景提供逻辑性回答,已显现出其作为互动式医学教育工具的价值。其医学教育应用潜力在多项研究中已被证实,并有可能促成医学教育模式的转变。医学生可培养与语言模型的交互能力,将其作为虚拟的肿瘤学教学助理,增强自身自主学习能力。而肿瘤医学教育工作者应评估LLM对课程设计、评估策略和教学方法的影响,并将其整合于传统的医学教育中。本文回顾了大型语言模型在医疗教育的效用,并探讨其在肿瘤医学教学中应用能力。但另一方面,不应忽视LLM的实际伦理问题和知识误导偏差等局限性,其教学应用实践仍需要进行进一步的研究和评估。

关 键 词：大型语言模型 人工智能 肿瘤学 医学教育 

分 类 号：R730[医药卫生—肿瘤]