理解和解决医疗健康与生命科学中的AI幻觉问题

目的：本文探讨了医疗健康与生命科学领域中“AI幻觉”的现象，即大型语言模型（LLMs）生成的输出尽管连贯，但在事实上存在错误、不相关或具有误导性。在医疗健康与生命科学中，准确可靠信息的重要性极高，理解并减轻此类错误至关重要。我们将幻觉分为三种类型：输入冲突型、上下文冲突型和事实冲突型，并通过实际案例分析其影响。方法学：我们的方法结合了Fact Score、Med-HALT及对抗性测试来评估AI输出的真实性。我们提出了多种缓解策略，包括检索增强生成（RAG）、验证链（CoVe）以及人类参与系统（HITL），以提升模型的可靠性。研究发现：随着人工智能不断渗透社会各界，AI生成文本中的幻觉问题带来了重大挑战，尤其是在精确性和可靠性至关重要的环境中。本文明确了AI系统中常见的幻觉类型——输入冲突型、上下文冲突型和事实冲突型，并强调了其在医疗健康和法律程序等关键领域中可能削弱信任与效果的潜在风险。理论、政策与实践的独特贡献：本研究的独特贡献在于对AI幻觉类型及其影响的全面分析，以及开发了推进理论理解、实际应用和政策制定的稳健控制措施。此举旨在促进医疗健康与生命科学领域AI集成的安全性与有效性。