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Evaluando la IA en la Salud: El Papel de los Grafos de Conocimiento

Los investigadores evalúan los LLMs usando grafos de conocimiento para mejorar la toma de decisiones en salud.

Gabriel R. Rosenbaum, Lavender Yao Jiang, Ivaxi Sheth, Jaden Stryker, Anton Alyakin, Daniel Alexander Alber, Nicolas K. Goff, Young Joon Fred Kwon, John Markert, Mustafa Nasir-Moin, Jan Moritz Niehues, Karl L. Sangwon, Eunice Yang, Eric Karl Oermann

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Herramientas de IA en Herramientas de IA en Salud: Una Evaluación debilidades. conocimiento muestra sus fortalezas y Evaluar los LLM a través de grafos de
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En los últimos años, el aprendizaje automático ha causado revuelo en muchos campos, especialmente en el de la salud. Con el auge de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), los profesionales de la salud han empezado a ver estas herramientas como posibles cambios de juego en la forma en que abordamos las tareas médicas. Imagina tener una computadora que puede analizar rápidamente montones de información médica, parecido a un doctor pero mucho más rápido-eso es lo que están haciendo los LLMs.

Sin embargo, aunque los LLMs tienen potencial, no son perfectos. En el ámbito médico, las cosas son serias, y necesitamos asegurarnos de que estas herramientas tomen decisiones precisas cada vez. Cuando hay vidas de por medio, no podemos arriesgarnos. Muchos expertos están cuestionando si los métodos de prueba tradicionales, como las preguntas de opción múltiple, son suficientes para evaluar estos modelos avanzados.

Para abordar este problema, los investigadores han desarrollado nuevos métodos para evaluar cuán bien los LLMs pueden entender conceptos y relaciones médicas. En lugar de pedirle a un modelo que responda preguntas tipo examen, están interesados en cómo estos modelos conectan varias ideas médicas para imitar el razonamiento humano. Aquí es donde entran los Grafos de Conocimiento-una forma de visualizar y entender las conexiones entre Conceptos Médicos.

¿Qué Son los Grafos de Conocimiento?

Los grafos de conocimiento son como mapas para la información. Muestran cómo se relacionan diferentes conceptos entre sí usando nodos (los conceptos) y bordes (las conexiones). Piensa en ello como una red de conocimiento donde cada pieza de información está conectada. En salud, estos grafos pueden ilustrar cómo los síntomas se relacionan con enfermedades o cómo un medicamento puede influir en otro.

Al usar grafos de conocimiento, los investigadores pueden ver si los LLMs realmente “entienden” la medicina en lugar de solo confiar en hechos memorizados. Es un poco como tratar de averiguar si alguien es realmente un chef o solo un buen cocinero porque tiene un libro de cocina memorizado.

El Objetivo de la Investigación

La meta clave es hacer que los LLMs sean más transparentes en sus procesos de razonamiento. Queremos saber cómo llegan a sus conclusiones. ¿Están usando conocimientos médicos adecuados? ¿O simplemente están adivinando basándose en patrones que han visto en los datos? Para responder a estas preguntas, los científicos tomaron tres LLMs diferentes-GPT-4, Llama3-70b y PalmyraMed-70b-y los pusieron a prueba.

Crearon grafos de conocimiento a partir de varios conceptos médicos y pidieron a estudiantes de medicina que revisaran los grafos por su Precisión y exhaustividad. La idea es que al mirar los grafos generados, podrían entender cómo estos modelos piensan sobre temas relacionados con la salud.

Analizando los Modelos

Los investigadores generaron un total de 60 grafos a partir de 20 conceptos médicos diferentes. Después de generar estos grafos, el siguiente paso fue evaluarlos. Los estudiantes de medicina revisaron los grafos para ver cuán precisos y completos eran. Buscaron dos cosas principales: si los grafos contenían información médica correcta y si incluían todos los conceptos relacionados importantes.

Curiosamente, los resultados fueron mixtos. Por ejemplo, GPT-4 mostró el mejor rendimiento general en la revisión humana, pero tuvo problemas en comparación con bases de datos biomédicas establecidas. Por otro lado, PalmyraMed, diseñado específicamente para tareas médicas, se desempeñó mejor en comparación con referencias establecidas pero fue encontrado deficiente en las revisiones humanas.

Esto reveló una rareza: los modelos especializados no eran necesariamente los mejores en hacer conexiones cuando los revisores humanos miraban de cerca sus resultados.

Cómo Se Realizó la Prueba

La investigación implicó dos pasos principales: expandir nodos y refinar bordes. Para expandir los nodos, los investigadores pidieron a cada modelo que identificara conceptos médicos que llevan a o son causados por una condición médica específica. Imagínalo como un juego de “¿Qué viene después?” donde intentas averiguar todos los diferentes caminos que podría tomar un tema particular.

Una vez que identificaron los nodos, refinaron las conexiones entre ellos. Los investigadores preguntaban a los modelos si existía una conexión entre dos conceptos, asegurando que todas las relaciones plausibles estuvieran incluidas. Es como conectar los puntos para ver el cuadro completo en lugar de solo unos pocos puntos dispersos.

Los Diferentes Modelos

Los tres modelos utilizados-GPT-4, Llama3-70b y PalmyraMed-70b-aportaron algo único cada uno. GPT-4, un modelo generalista, destacó en conectar conceptos amplios, mostrando una comprensión variada de la información médica. Llama3-70b tuvo un buen desempeño pero no llegó a los estándares de GPT-4. Mientras tanto, PalmyraMed fue diseñado para aplicaciones médicas pero parecía luchar cuando se trataba de hacer esas conexiones complejas que requieren una comprensión más profunda de la causalidad.

Lo Que Mostraron los Resultados

Después de realizar las pruebas, quedó claro que había diferentes fortalezas y debilidades entre los modelos. GPT-4 mostró una fuerte capacidad para distinguir entre Relaciones Causales directas e indirectas-una habilidad esencial para el razonamiento médico. Podía decir: “Este factor influye en esa condición,” mientras que otros modelos a veces confundían la causa con la correlación.

Curiosamente, los revisores notaron que PalmyraMed, aunque era factualmente preciso, a menudo tenía dificultad para reconocer si un factor causaba directamente otro o si simplemente estaba relacionado. Esto podría compararse a confundir el “gran día” de alguien con su “gran éxito” sin darse cuenta de que podrían estar completamente no relacionados.

El Papel de la Revisión Humana

Hacer que estudiantes de medicina evaluaran los grafos generados fue crucial. Ofreció perspectivas sobre si los modelos podían entregar resultados que tengan sentido para las personas capacitadas en medicina. Los estudiantes debían calificar los grafos por precisión y cuán bien cubrían el tema.

Sus comentarios revelaron que aunque todos los modelos tuvieron un buen desempeño, aún había brechas significativas en exhaustividad. Era claro que incluso los modelos avanzados necesitan orientación y no pueden reemplazar a los expertos humanos.

Precisión y Recall en Comparación

Además de las revisiones humanas, los investigadores compararon los grafos de los modelos con un grafo de conocimiento biomédico confiable conocido como BIOS. Esta comparación evaluó dos métricas clave: precisión y recall. La precisión mide cuántas de las conexiones generadas son precisas, mientras que el recall mide cuántas de las conexiones esperadas fueron identificadas.

Sorprendentemente, PalmyraMed, a pesar de la retroalimentación negativa en las evaluaciones humanas, sobresalió en recall, indicando que puede haber capturado una gama más amplia de conexiones. GPT-4, por otro lado, mostró un recall más bajo, sugiriendo que se perdió varias relaciones críticas.

Complejidad en los Grafos Generados

La complejidad de los grafos generados varió significativamente entre los modelos. GPT-4 produjo grafos ricos en detalles y conexiones, ofreciendo una visión amplia de los conceptos médicos. PalmyraMed, en contraste, tendía a crear grafos más conservadores con menos conexiones, lo que podría conducir a salidas menos exhaustivas.

La densidad de los grafos-cuán compacta está la información-también mostró un patrón claro. Los modelos que produjeron datos más ricos a menudo tenían puntajes de densidad más bajos, lo que significa que incluyeron una gran cantidad de información sin abrumar al espectador con conexiones.

Causalidad y Conexiones

A medida que continuaba el proceso de revisión, la distinción entre relaciones causales directas e indirectas se volvía más evidente. GPT-4 brilló en este aspecto, con varios revisores elogiando su capacidad para identificar estas sutilezas. En contraste, PalmyraMed a menudo difuminaba estas líneas, llevando a algo de confusión-similar a pensar que cada video de gatos en línea es un indicador de que tu gato necesita más atención cuando, en realidad, tiene todo lo que quiere justo a su lado.

Conclusión: ¿Qué Podemos Aprender?

La investigación destaca que, aunque los LLMs son herramientas prometedoras para la salud, no están exentas de desafíos. Es evidente que la experiencia humana sigue siendo insustituible y que incluso los modelos más avanzados requieren una cuidadosa supervisión y evaluación.

De cara al futuro, hay mucho potencial para que estos modelos mejoren. La investigación futura podría centrarse en desarrollar mejores formas de entrenar a los LLMs para mejorar su comprensión de los conceptos médicos, particularmente en el razonamiento causal. Haciendo esto, podríamos tener máquinas que no solo conocen hechos médicos, sino que también entienden cómo esos hechos interactúan-convirtiéndose en aliados aún más útiles en el ámbito de la salud.

El equilibrio entre ser un asistente experto en tecnología y un experto humano real es delicado. Pero con exploración e innovación continuas, los LLMs podrían convertirse en socios confiables para los profesionales de la salud, mejorando la seguridad del paciente y los resultados sin recomendar accidentalmente una “poción mágica” para un resfriado.

Al final, la búsqueda de integrar IA con la salud es como intentar hornear el pastel perfecto: una mezcla de los ingredientes correctos, medidas cuidadosas y saber cuándo sacarlo del horno antes de que se queme. Con más investigación, ¡podemos asegurarnos de que este pastel sea delicioso y seguro para que todos lo disfruten!

Fuente original

Título: MedG-KRP: Medical Graph Knowledge Representation Probing

Resumen: Large language models (LLMs) have recently emerged as powerful tools, finding many medical applications. LLMs' ability to coalesce vast amounts of information from many sources to generate a response-a process similar to that of a human expert-has led many to see potential in deploying LLMs for clinical use. However, medicine is a setting where accurate reasoning is paramount. Many researchers are questioning the effectiveness of multiple choice question answering (MCQA) benchmarks, frequently used to test LLMs. Researchers and clinicians alike must have complete confidence in LLMs' abilities for them to be deployed in a medical setting. To address this need for understanding, we introduce a knowledge graph (KG)-based method to evaluate the biomedical reasoning abilities of LLMs. Essentially, we map how LLMs link medical concepts in order to better understand how they reason. We test GPT-4, Llama3-70b, and PalmyraMed-70b, a specialized medical model. We enlist a panel of medical students to review a total of 60 LLM-generated graphs and compare these graphs to BIOS, a large biomedical KG. We observe GPT-4 to perform best in our human review but worst in our ground truth comparison; vice-versa with PalmyraMed, the medical model. Our work provides a means of visualizing the medical reasoning pathways of LLMs so they can be implemented in clinical settings safely and effectively.

Autores: Gabriel R. Rosenbaum, Lavender Yao Jiang, Ivaxi Sheth, Jaden Stryker, Anton Alyakin, Daniel Alexander Alber, Nicolas K. Goff, Young Joon Fred Kwon, John Markert, Mustafa Nasir-Moin, Jan Moritz Niehues, Karl L. Sangwon, Eunice Yang, Eric Karl Oermann

Última actualización: Dec 16, 2024

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.10982

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.10982

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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