WikiEdge:MedRxiv-2024.06.18.24309113

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  • 標題：Analyzing Diversity in Healthcare LLM Research: A Scientometric Perspective
  • 中文標題：分析醫療保健大語言模型研究中的多樣性：科學計量學視角
  • 發布日期：2024-06-19
  • 作者：Restrepo, D.; Wu, C.; Vasquez-Venegas, C.; Matos, J.; Gallifant, J.; Nakayama, L. F.
  • 分類：health informatics
  • 原文鏈接：10.1101/2024.06.18.24309113

摘要：在醫療保健中部署大型語言模型（LLMs）已經顯示出增強臨床決策、提高行政效率和改善患者結果的巨大潛力。然而，這些模型的開發和應用中缺乏多元化群體的代表性可能會延續偏見，導致醫療保健服務的不公平。本文對醫療保健的LLM研究進行了全面的科學計量分析，包括2021年1月1日至2024年7月1日的數據。通過分析PubMed和Dimensions的元數據，包括作者所屬機構、國家和資金來源，我們評估了LLM研究的貢獻者多樣性。我們的發現突顯出顯著的性別和地理差異，主要是男性作者和來自高收入國家（HICs）的貢獻。我們引入了一種基于吉尼多樣性的新穎期刊多樣性指數，以衡量科學出版物的包容性。我們的結果強調了需要更大的代表性，以確保LLMs在醫療保健中的公平應用。我們提出了可行的策略，以增強人工智能研究的多樣性和包容性，最終目標是促進醫療保健創新的更加包容和公平的未來。

問題與動機

作者面對的研究問題包括：

  • 在大型語言模型（LLMs)在醫療保健領域的研究中，參與者的多樣性如何？
  • 這些研究中存在的性別和地理差異有多大？
  • 這些差異對於LLMs在醫療保健中的公平性和有效性有何影響？
  • 如何通過提高研究的多樣性和包容性來確保LLMs在全球範圍內的公平應用？

背景介紹

這篇文獻的研究背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 大型語言模型（LLMs）在醫療保健中的應用
    • 大型語言模型（LLMs）在醫療保健領域展現出了顯著的潛力，包括提升臨床決策、優化行政效率和改善患者結果。
    • 通過自然語言處理任務，如病歷分析、自動診斷和個性化治療建議，LLMs能夠理解和生成人類語言，為現代醫療保健中的一些緊迫挑戰提供了解決方案。
  2. 然而，LLMs在醫療保健中的應用存在挑戰，特別是在數據和計算資源的需求、機器學習和醫療保健社區內的代表性問題。
    • 缺乏多樣性的群體在LLMs的開發和應用中可能導致偏見的延續或放大，對醫療保健的質量和公平性產生負面影響。
    • 例如，如果LLMs主要由高收入國家（HICs）的研究人員開發和訓練，這些模型可能無法充分滿足低收入和中等收入國家（LMICs）人群的醫療保健需求。
    • 這種代表性的缺失可能導致算法產生偏見，無法跨不同人群泛化，從而限制了人工智能驅動的醫療保健解決方案的全球適用性和公平性。
  3. 為了解決這些挑戰，需要共同努力促進人工智能研究和開發中的多樣性和包容性。
    • 通過科學計量學分析——一種涉及科學、技術和創新的定量研究方法——可以提供對科學研究成果及其全球影響的演變態勢的關鍵見解。
    • 這種分析有助於識別當前研究格局中的空白和偏見，並為促進LLMs開發中更大多樣性的戰略提供信息。
  4. 本文通過從PubMed和Dimensions API提取數據，對2021年1月1日至2024年7月1日期間的LLM在醫療保健研究進行了科學計量綜述。
    • 通過分析，旨在揭示LLM研究在醫療保健領域的貢獻者多樣性，並強調需要更廣泛的代表性以確保LLMs在全球範圍內的公平和有效應用。
    • 通過證明當前代表性的狀態並提出可操作的解決方案，本研究旨在為人工智能和醫療保健中多樣性的持續討論做出貢獻，最終倡導在健康技術創新中實現更具包容性和公平性的未來。

章節摘要

這篇論文是一篇關於在醫療保健領域應用大型語言模型（LLMs）的科研論文，論文的主要內容可以概括如下：

  1. 引言：
  2. 方法：
  3. 結果：
    • 研究顯示，男性作者和高收入國家（HICs）的貢獻占主導地位。
    • 引入了基於Gini多樣性的新期刊多樣性指數，以衡量科學出版物的包容性。
    • 結果強調了需要更大的代表性，以確保LLMs在醫療保健中的公平應用。
  4. 討論：
    • 揭示了LLM研究中性別和地理代表性的差異，並討論了這些差異對LLMs開發和部署的影響。
    • 強調了促進AI研究和開發中多樣性和包容性的必要性。
  5. 結論：
    • 研究強調了在醫療保健領域LLM研究中需要更大的代表性和包容性。
    • 通過促進研究貢獻和資金的多樣性，以及應用期刊多樣性指數等強有力的措施，我們可以朝着更公平、更有效的醫療保健創新邁進。

研究方法

這篇論文通過定量研究科學、技術與創新的科學計量學方法，對應用於醫療保健的大型語言模型（LLMs）的研究進行了全面分析。以下是該研究方法論的主要組成部分：

  1. 數據收集
    • 利用PubMed數據庫，通過系統搜索確定關注LLMs在醫療保健應用的研究文章。
    • 使用Dimensions API提取文章的詳細元數據，包括作者信息、所屬機構和資金來源。
  2. 元數據提取與預處理
    • 使用Genderize.io API推斷作者性別。
    • 根據世界銀行2024年的收入分類，將作者國家歸類為高收入國家（HIC）或中低收入國家（LMIC）。
    • 將國家按大陸分組，以進行地理分析。
  3. 數據分析
    • 分析不同性別作者在整體、第一作者和最後作者位置上的分布。
    • 分析作者和資金來源的大陸及收入組分布，以突出LLM研究貢獻的地理差異。
    • 使用bootstrap抽樣方法進行靈敏度分析，驗證結果的穩健性。
    • 利用基於基尼多樣性指數的期刊多樣性指數，量化科學出版物中的多樣性。
  4. 結果解釋
    • 揭示了在LLM研究中存在的性別和地理代表性差異。
    • 強調了增加代表性的必要性，以確保LLMs在醫療保健中的公平應用。
    • 提出了增強人工智能研究中多樣性和包容性的可行策略。

這篇論文的方法論分析結果表明，為了開發出公平、普遍適用且能惠及全球不同人群的人工智能模型，解決性別和地理差異至關重要。

研究結論

根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  • 研究揭示了在醫療領域應用大型語言模型（LLMs）的研究中存在性別和地理代表性的不均衡。
  • 女性作者在LLM研究中的代表性普遍較低，這可能限制了研究視角和專業知識的多樣性，從而可能導致醫研應用中的偏見。
  • 地理分布的不均衡表明，來自高收入國家（HICs）的作者在研究中占據主導地位，這引發了對LLMs全球適用性的擔憂。
  • 研究資金的分配同樣不均衡，大多數研究資金來自HICs的組織，這可能會加劇研究產出中的不平等，限制低收入和中等收入國家（LMICs）進行高質量LLM研究的能力。
  • 引入了基於基尼多樣性的新期刊多樣性指數，以量化科學出版物中的多樣性。
  • 研究提出了一系列建議，包括支持女性參與研究的機構政策和倡議、研究資金的公平分配、建立合作研究網絡和夥伴關係、科學出版物中的多樣性政策，以及提供關於公平和多樣性的正式培訓。
  • 研究存在一些局限性，包括基於作者名字信息推斷性別的方法可能引入的偏見和不準確性，以及基於作者附屬機構收集的國家信息可能無法準確反映其國籍或文化背景。
  • 研究強調了在醫療領域LLM研究中促進多樣性和包容性的重要性，這對於開發公平、普遍適用且能惠及全球不同人群的人工智能技術至關重要。

術語表

這篇文章的術語表如下：

  • 大型語言模型（Large Language Models, LLMs）：在醫療保健領域，LLMs 展示了在增強臨床決策、簡化行政流程和改善患者結果方面的潛力。
  • 科學計量學（Scientometrics）：科學計量學是一種涉及科學、技術和創新的定量研究方法。
  • 性別多樣性（Gender Diversity）：性別多樣性指的是在研究和開發中包含不同性別群體的重要性。
  • 地理多樣性（Geographic Diversity）：地理多樣性指的是研究貢獻者來自不同地理位置和國家。
  • 高收入國家（High-Income Countries, HICs）：根據世界銀行的分類，高收入國家是指人均國民總收入較高的國家。
  • 中低收入國家（Low- and Middle-Income Countries, LMICs）：中低收入國家是指人均國民總收入較低的國家。
  • 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）：自然語言處理是人工智能和語言學領域的分支，專注於使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。
  • 性別識別（Gender Identification）：性別識別是指根據作者的名字、姓氏和國家信息推斷其性別。
  • 國家分類（Country Classification）：根據世界銀行的收入分類，將國家分為高收入或中低收入國家。
  • 大陸分組（Continent Grouping）：將國家按地理分布分為非洲、亞洲、歐洲、北美、大洋洲和南美。
  • 性別分布（Gender Distributions）：研究中男性和女性作者的數量和位置。
  • 收入群體分布（Income Group Distributions）：作者和資助來源按大陸和收入群體的分布。
  • 科學出版物的多樣性指數（Journal Diversity Index）：基於Gini多樣性指數，衡量科學出版物的包容性。
  • 資助來源分析（Funding Source Analysis）：分析LLM研究的資金來源及其地理分布。
  • 敏感性分析（Sensitivity Analysis）：使用引導抽樣方法來驗證研究結果的穩健性。
  • 地理分布圖（World Map Distribution of Research Contributions）：使用地理分布圖來展示研究貢獻的地理分布。
  • 性別和地理代表性（Gender and Geographic Representation）：研究中性別和地理代表性的不平衡問題。
  • 公平性（Fairness）：在機器學習中，確保模型對所有人群公平，不因性別、地理位置或經濟狀況而有所偏差。
  • 人工智能（Artificial Intelligence, AI）：人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖理解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似方式做出反應並進行決策的智能機器。
  • 臨床決策（Clinical Decision-Making）：臨床決策是醫療保健專業人員在診斷和治療患者時所做出的決策。
  • 行政效率（Administrative Efficiency）：行政效率是指醫療機構在管理過程中的效率。
  • 患者結果（Patient Outcomes）：患者結果是醫療保健服務對患者健康狀態的影響。
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