स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में एआई भ्रांतियों को समझना और उनका समाधान करना

उद्देश्य: इस पेपर में स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में "एआई भ्रांतियों" की घटना की जांच की गई है, जहाँ बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो सुसंगत होते हुए भी तथ्यात्मक रूप से गलत, अप्रासंगिक या भ्रामक होते हैं। स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान में सटीक और विश्वसनीय जानकारी के उच्च महत्व को देखते हुए ऐसे त्रुटियों को समझना और उन्हें कम करना अत्यंत आवश्यक है। हम भ्रांतियों को तीन प्रकारों में वर्गीकृत करते हैं: इनपुट-विरोधी, संदर्भ-विरोधी, और तथ्य-विरोधी, और वास्तविक मामलों के माध्यम से उनके प्रभावों की जांच करते हैं। कार्यप्रणाली: हमारी कार्यप्रणाली में फैक्ट स्कोर, Med-HALT, और विरोधात्मक परीक्षण को संयोजित किया गया है ताकि एआई आउटपुट की विश्वसनीयता का मूल्यांकन किया जा सके। हम रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG), चेन-ऑफ-वेरिफिकेशन (CoVe), और ह्यूमन-इन-द-लूप (HITL) सिस्टम्स जैसे कई निवारक रणनीतियाँ प्रस्तावित करते हैं ताकि मॉडल की विश्वसनीयता बढ़ाई जा सके। निष्कर्ष: जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाज के विभिन्न क्षेत्रों में प्रवेश कर रही है, एआई-जनित पाठ में भ्रांतियों की समस्या महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करती है, विशेषकर उन संदर्भों में जहाँ सटीकता और विश्वसनीयता अत्यंत आवश्यक है। इस पेपर ने आमतौर पर देखी जाने वाली भ्रांतियों के प्रकारों को स्पष्ट किया है: इनपुट-विरोधी, संदर्भ-विरोधी, और तथ्य-विरोधी, और उनके संभावित प्रभावों को उजागर किया है जो स्वास्थ्य सेवा और कानूनी कार्यवाहियों जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में विश्वास और प्रभावशीलता को कमजोर कर सकते हैं। सिद्धांत, नीति और अभ्यास के लिए अनूठा योगदान: इस अध्ययन का अनूठा योगदान एआई भ्रांतियों के प्रकारों और प्रभावों के व्यापक विश्लेषण और मजबूत नियंत्रणों के विकास में निहित है, जो सिद्धांतात्मक समझ, व्यावहारिक अनुप्रयोग, और एआई नियोजन में नीति निर्माण को बढ़ावा देते हैं। ये प्रयास स्वास्थ्य सेवा और जीवन विज्ञान क्षेत्रों में सुरक्षित और प्रभावी एआई एकीकरण को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखते हैं।