Los sesgos cognitivos impactan los modelos de lenguaje en medicina

Hay un creciente interés en usar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en medicina. Estos modelos han mostrado un rendimiento sólido en preguntas de exámenes médicos, lo que sugiere que podrían ayudar en entornos médicos reales. Sin embargo, las decisiones médicas se ven influenciadas por muchos factores complejos, no solo por preguntas de examen. Estos factores incluyen la adherencia del paciente, las experiencias pasadas de los médicos, creencias éticas y Sesgos Cognitivos.

Los sesgos cognitivos pueden alterar significativamente cómo un médico toma decisiones. Por ejemplo, un doctor podría dejar que sus experiencias previas afecten su diagnóstico actual, llevando a conclusiones potencialmente incorrectas. Nuestro estudio investiga cómo el sesgo cognitivo afecta el rendimiento de los modelos de lenguaje al responder a Preguntas Clínicas. Creemos que los modelos de lenguaje tendrán un rendimiento peor en preguntas clínicas que incluyan sesgos cognitivos que en aquellas que no lo hacen.

Para abordar esto, creamos BiasMedQA, un estándar diseñado para evaluar sesgos en LLMs utilizados para tareas médicas. Evaluamos seis modelos de lenguaje diferentes usando este estándar: GPT-4, Mixtral-8x70B, GPT-3.5, PaLM-2, Llama 2 70B-chat, y un modelo médico especializado llamado PMC Llama 13B. Probamos estos modelos en 1,273 preguntas modificadas del Examen de Licencia Médica de EE. UU. (USMLE), introduciendo sesgos cognitivos comúnmente vistos en escenarios clínicos.

Los resultados mostraron efectos variados de los sesgos en estos modelos. GPT-4 mostró resistencia a los sesgos en comparación con Llama 2 70B-chat y PMC Llama 13B, que fueron más afectados. Esto enfatiza la importancia de abordar los sesgos en el desarrollo de modelos de lenguaje médico para mejorar la seguridad y confiabilidad en la atención médica.

#Entendiendo los Sesgos Cognitivos

Los sesgos cognitivos son errores sistemáticos en el pensamiento que afectan decisiones y juicios. En medicina, pueden llevar a errores que comprometen la atención al paciente y la calidad del cuidado de la salud. Sesgos como el sesgo de confirmación, sesgo de recencia y sesgo de disponibilidad pueden influir en cómo los médicos evalúan y responden a la información del paciente.

1. Sesgo de Auto-Diagnóstico: Esto ocurre cuando los pacientes llegan con sus propias conclusiones sobre su salud. Los médicos podrían dar más peso a estos auto-diagnósticos en lugar de confiar solo en su juicio médico.

2. Sesgo de Recencia: Esto sucede cuando las experiencias recientes de un médico con condiciones específicas impactan su toma de decisiones. Si un médico ha tratado recientemente una enfermedad específica, podría estar más inclinado a diagnosticarla de nuevo, potencialmente pasando por alto otras condiciones.

3. Sesgo de Confirmación: Esta es la tendencia a buscar información que confirme creencias preexistentes. Un médico podría considerar solo la evidencia que apoya su diagnóstico inicial, ignorando información que lo contradice.

4. Sesgo de Frecuencia: Los clínicos pueden favorecer diagnósticos más comunes cuando enfrentan evidencias confusas, lo que puede llevar a conclusiones perdidas o incorrectas.

5. Sesgo Cultural: Las personas interpretan situaciones a través de su lente cultural, lo que puede llevar a errores cuando los médicos y pacientes tienen diferentes antecedentes culturales.

6. Sesgo del Status Quo: Esta es la preferencia por tratamientos establecidos sobre opciones más nuevas, lo que podría llevar a oportunidades perdidas para mejores resultados.

7. Sesgo de Falso Consenso: Esto ocurre cuando alguien cree que sus puntos de vista son más comunes de lo que realmente son, lo que potencialmente causa malentendidos y diagnósticos equivocados.

Reconocer y abordar estos sesgos es importante para mejorar la toma de decisiones en la atención médica.

#El Rol de los Modelos de Lenguaje

Los modelos de lenguaje han mostrado promesas en varias tareas relacionadas con la atención médica, incluyendo diagnóstico de enfermedades, sugerencias de tratamiento y predicción de resultados para los pacientes. Pueden analizar grandes cantidades de literatura médica y proporcionar información que puede igualar o superar las capacidades humanas.

Sin embargo, aún hay desafíos importantes. Es crucial entender cómo los sesgos afectan a estos modelos al tomar decisiones clínicas. Investigaciones anteriores se han centrado principalmente en sesgos demográficos relacionados con características sensibles como raza y género. Nuestro estudio es único al explorar cómo los sesgos cognitivos pueden influir en los LLMs, de manera similar a cómo afectan a los clínicos humanos.

Si bien los modelos de lenguaje ofrecen posibilidades emocionantes para mejorar la atención médica, es vital entender sus limitaciones y los sesgos potenciales inherentes en sus respuestas.

#BiasMedQA: Nuestro Método de Evaluación

En nuestro trabajo, usamos un conjunto de datos de preguntas médicas conocido como MedQA, que consiste en preguntas del USMLE. Cada pregunta presenta un escenario de paciente seguido de respuestas de opción múltiple. Los modelos de lenguaje se evalúan en función de su capacidad para seleccionar la respuesta correcta.

Creamos el conjunto de datos BiasMedQA modificando estas preguntas para agregar sesgos cognitivos. Esto significa que inyectamos frases relacionadas con sesgos específicos en las preguntas, ofreciendo una prueba clara para los modelos. Descubrimos que, a pesar de su alto rendimiento en preguntas estándar, la Precisión de cada modelo disminuyó cuando se enfrentó a preguntas que incluían sesgos cognitivos.

Nuestros hallazgos sugieren que aunque modelos como GPT-4 funcionan bien en evaluaciones estándar, aún pueden tener dificultades significativas al responder a indicaciones sesgadas.

#Resultados del Estudio

Los resultados de nuestro estudio subrayan la necesidad de una evaluación cuidadosa de los modelos de lenguaje en entornos clínicos. Por ejemplo, GPT-4 mostró una notable capacidad para resistir algunos sesgos, mientras que otros modelos como Llama 2 70B-chat y PMC Llama 13B fueron más afectados, reflejando la complejidad de las interacciones clínicas.

Cuando examinamos el efecto de los sesgos cognitivos en el rendimiento del modelo, notamos que la precisión promedio de los modelos disminuyó cuando se incluyeron indicaciones de sesgo. Esto muestra que los LLMs pueden ser fácilmente influenciados por sesgos, lo que plantea preocupaciones sobre su uso en escenarios clínicos del mundo real.

#Estrategias de Mitigación para el Sesgo

Para combatir la influencia de los sesgos cognitivos, propusimos tres estrategias de mitigación:

1. Educación sobre Sesgos: Esto implica informar a los modelos sobre los impactos de los sesgos cognitivos en la toma de decisiones clínicas. Por ejemplo, se podría aconsejar a un modelo que considere cada paciente como único y no permitir que casos previos eclipsen evaluaciones actuales.

2. Demostración de Sesgo de Un Solo Ejemplo: Este método implica mostrar al modelo un solo ejemplo de cómo el sesgo puede engañar la toma de decisiones. El modelo aprendería de este ejemplo incorrecto para ajustar sus respuestas en situaciones futuras.

3. Demostración de Sesgo de Varios Ejemplos: Esta estrategia proporciona a los modelos múltiples ejemplos, incluyendo respuestas incorrectas y correctas. Al mostrar cómo los sesgos afectaron una decisión en un caso y cómo evitarlo en otro, los modelos pueden mejorar su razonamiento.

Los resultados de estas estrategias destacan que incluso pequeños ajustes pueden llevar a un mejor rendimiento en los modelos. GPT-4 mostró las mejoras más significativas con estrategias basadas en educación, mientras que otros modelos tuvieron cambios menos marcados. Esto sugiere la necesidad de un desarrollo continuo en métodos para reducir el sesgo.

#Conclusión: Próximos Pasos

En resumen, aunque los LLMs, particularmente en el contexto de la atención médica, han logrado avances notables, nuestros hallazgos revelan una vulnerabilidad significativa a los sesgos cognitivos. La menor precisión en presencia de sesgos muestra que aún queda mucho trabajo por hacer para mejorar la robustez de los modelos de lenguaje médico.

A medida que la IA continúa integrándose en la atención médica, entender y abordar los sesgos cognitivos jugará un papel crítico en asegurar una atención al paciente segura y efectiva. La creación de herramientas como BiasMedQA es un paso hacia el reconocimiento de cómo los sesgos afectan el rendimiento del modelo.

La investigación futura debería enfocarse en explorar más a fondo los sesgos, mejorar las estrategias de mitigación y garantizar que los modelos de lenguaje sean seguros y confiables para su uso en aplicaciones clínicas del mundo real. El potencial de los LLMs para mejorar el acceso a la atención médica no puede subestimarse, pero debe abordarse con precaución y un compromiso con la evaluación continua y la mejora.