Évaluation des grands modèles de langage dans la santé

Les grands modèles de langage (LLMs) sont des outils qui peuvent générer du texte et qui sont de plus en plus utilisés dans le domaine de la santé. Ils peuvent aider à gérer les énormes quantités d'informations médicales produites chaque jour. Cependant, la nature sérieuse des soins de santé nous oblige à être prudents quand il s'agit d'évaluer la performance de ces modèles, surtout pour la création de résumés d'informations médicales.

À mesure que les LLMs évoluent, ils montrent un grand potentiel pour assister les professionnels de la santé. Ils peuvent aider à alléger la charge des docteurs et des infirmières en résumant de longs dossiers médicaux et en répondant à des questions. Cette capacité est particulièrement importante alors que la quantité de données dans les dossiers de santé électroniques (DSE) continue d’augmenter.

Une des fonctionnalités intéressantes des nouveaux LLMs est leur capacité à gérer de plus grandes quantités de texte à la fois. Par exemple, certains peuvent désormais traiter des textes contenant des millions de mots, ce qui leur permet de résumer l’historique complet d’un patient en une seule fois. Malgré cette avancée, il existe des préoccupations importantes sur la façon d'évaluer leur performance de manière précise dans des contextes médicaux critiques. Évaluer la qualité des résumés générés par les LLMs est plus compliqué qu'il n'y paraît.

Dans le domaine de la santé, on doit souvent s'assurer que les informations générées sont précises, pertinentes et de haute qualité. Les méthodes d'évaluation actuelles se concentrent sur des mesures de base comme la comparaison des nombres de mots ou l'utilisation de scores qui ne répondent pas complètement aux besoins uniques des textes médicaux. Cela signifie qu'elles peuvent ne pas fonctionner si bien pour comprendre des situations médicales complexes où des connaissances approfondies sont nécessaires.

Un autre obstacle est le risque pour les LLMs de produire de fausses informations, souvent appelées "Hallucinations". Cela peut poser problème dans des contextes cliniques où des informations incorrectes peuvent avoir de sérieuses conséquences. Par conséquent, il y a un besoin pressant de meilleures méthodes d'évaluation, en particulier celles qui ne s'appuient pas uniquement sur des experts humains, souvent trop occupés pour effectuer des évaluations détaillées.

#Défis des évaluations humaines

En ce moment, les évaluations humaines des notes cliniques utilisent souvent des cadres développés avant que les LLMs ne deviennent populaires. Ces cadres évaluent la qualité de la documentation médicale en se basant sur des standards qui ne tiennent pas compte des caractéristiques uniques du contenu généré par les LLMs. Ils peuvent varier énormément en fonction des antécédents de l'évaluateur et du type de contenu examiné.

Des outils d’évaluation courants examinent différents aspects de la documentation clinique. Par exemple, un outil peut se concentrer sur l'identification de diagnostics manqués tandis qu'un autre évalue la clarté des notes du médecin. Cependant, ces outils sont généralement conçus pour des notes écrites par des humains et peuvent ne pas évaluer correctement les résultats nuancés des LLMs.

Les évaluations humaines sont considérées comme la référence en matière d'évaluation de la qualité des résultats des LLMs, mais elles comportent des limitations significatives. Le besoin d’évaluateurs formés avec une expertise médicale signifie qu’effectuer des évaluations approfondies peut être coûteux et chronophage. De plus, les biais individuels et les différences dans la manière dont les évaluateurs interprètent les directives peuvent conduire à des résultats inconsistants.

#Critères pour évaluer les sorties des LLMs

Lors de l'élaboration des rubriques d'évaluation pour les sorties des LLMs, plusieurs critères clés sont généralement pris en compte :

1. Hallucination : Cela fait référence aux cas où le texte généré inclut des informations incorrectes qui ne proviennent pas du matériel source. Les évaluateurs doivent se méfier des affirmations non fondées et des propos absurdes.

2. Omission : Ce critère se concentre sur l'identification des informations cruciales qui manquent dans le texte. Les faits et décisions médicaux qu'un humain inclurait normalement doivent être signalés s'ils sont omis.

3. Révision : Les évaluateurs doivent souvent estimer combien de Révisions un texte généré doit subir pour répondre aux standards. Ce processus implique généralement d’ajuster le texte jusqu'à ce qu'il respecte des directives de qualité spécifiques.

4. Fidélité/Confiance : Cela évalue si le texte généré reflète fidèlement le matériel source et affiche le bon niveau de confiance dans ses conclusions.

5. Biais/Danger : Cela évalue si le texte généré pourrait introduire un risque potentiel pour les patients ou refléter des biais pouvant mener à de la désinformation.

6. Fondement : Cela se réfère à la qualité des preuves et du raisonnement dans le texte généré. Les textes avec des preuves de soutien faibles ou qui contredisent des faits établis sont mal notés.

7. Fluidité : Cela vérifie à quel point le texte est fluide, y compris la grammaire et la cohérence générale.

Analyser les sorties des LLMs peut varier énormément selon l'approche. Certains évaluateurs utilisent des réponses simples par "oui ou non", tandis que d'autres appliquent des systèmes de notation plus complexes. Cependant, l'évaluation humaine reste gourmande en main-d'œuvre et sujette à l'incohérence, soulignant le besoin de méthodes meilleures et plus rationalisées.

#Le rôle des évaluations automatisées

Les métriques d'évaluation automatisées peuvent offrir une solution pratique aux défis posés par les évaluations humaines. Dans des domaines comme le traitement du langage naturel (NLP), ces outils ont été utilisés pour diverses tâches, y compris la traduction et le résumé. Les méthodes automatisées évaluent la qualité du texte généré sans nécessiter une intervention humaine constante. Cependant, ces méthodes s'appuient beaucoup sur des textes de référence de haute qualité pour la comparaison.

Bien que les évaluations automatisées soient efficaces, elles échouent souvent à saisir les complexités présentes dans les textes médicaux. Elles peuvent manquer de nuances critiques qu'un évaluateur humain aurait remarquées, comme la capacité d'appliquer un jugement et un raisonnement efficaces dans des situations cliniques.

#Types de métriques d'évaluation automatisées

Les évaluations automatisées peuvent généralement être catégorisées en cinq types principaux :

1. Métriques basées sur les mots/caractères : Ces méthodes comparent les textes générés aux textes de référence en fonction des similarités dans les mots ou les caractères. Un exemple est la métrique ROUGE, qui recherche des phrases communes entre les textes.

2. Métriques basées sur l’embeddings : Ces métriques évaluent la similarité sémantique entre les textes en créant des représentations contextuelles des mots. Par exemple, BERTScore génère des embeddings et les compare pour déterminer à quel point deux textes sont similaires.

3. Métriques apprises : Celles-ci s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour évaluer la qualité du texte, formées à partir de nombreux exemples de textes de haute qualité.

4. Métriques basées sur la probabilité : Celles-ci notent les textes générés en fonction de leur probabilité d'être cohérents ou pertinents.

5. Métriques basées sur une base de connaissances prédéfinie : Celles-ci utilisent des bases de données établies dans des domaines spécifiques, comme la santé, pour informer leurs évaluations, assurant que les évaluations sont pertinentes et précises.

Malgré leurs avantages, les métriques automatisées peuvent se révéler limitées, produisant souvent un score unique qui ne dévoile pas des problèmes spécifiques dans un texte. Elles tendent également à se concentrer sur des caractéristiques superficielles plutôt que sur la compréhension plus profonde nécessaire pour les informations médicales.

#Directions futures pour évaluer les LLMs

Étant donné les avancées rapides de l'intelligence artificielle, il est crucial de développer des stratégies d'évaluation fiables qui suivent le rythme des innovations. Une approche prometteuse consiste à utiliser les LLMs eux-mêmes comme évaluateurs. En concevant des incitations et en formant les LLMs à évaluer d'autres sorties de LLMs, on pourrait créer un système efficace qui combine la fiabilité des évaluations humaines avec la rapidité des méthodes automatisées.

#Ingénierie des prompts

Créer des prompts efficaces pour les LLMs est essentiel pour cette approche. Les prompts devraient fournir des instructions claires et des informations nécessaires tout en décrivant le processus d'évaluation. Cela pourrait être fait par des méthodes manuelles (incitation zéro-shot et few-shot) ou des techniques plus adaptatives qui forment le modèle à reconnaître des signaux spécifiques à la tâche.

#Affinage efficace des paramètres

De plus, les LLMs peuvent être affinés pour améliorer leur capacité à réaliser des évaluations. Cela implique de former des modèles sur des ensembles de données spécialisés qui correspondent étroitement aux tâches qu'ils sont censés évaluer. En ajustant le modèle au contexte spécifique des évaluations médicales, les LLMs peuvent fonctionner avec plus de précision.

#Fonctions de perte conscientes de l'humain

Une autre stratégie consiste à affiner les LLMs par des méthodes qui alignent leurs évaluations avec les valeurs et les préférences humaines. Cela peut être réalisé en incorporant des retours humains directement dans le processus de formation, ce qui peut améliorer leur fiabilité et garantir qu'ils produisent des évaluations justes et impartiales.

#Besoin d'amélioration continue

L'évolution des LLMs pose des défis, surtout parce que leur développement rapide dépasse parfois les efforts de validation. Des tests et un perfectionnement continus des évaluateurs de LLMs sont nécessaires pour garantir leur fiabilité et leur sécurité, surtout dans des domaines sensibles comme la santé. Cela inclut l'intégration de biais et la garantie d'équité dans les réponses, ce qui est crucial pour générer des informations médicales précises.

#Conclusion

Alors que les avancées dans les grands modèles de langage continuent de se déployer, le besoin de méthodes d'évaluation fiables et efficaces n'a jamais été aussi évident. En développant des stratégies innovantes qui combinent l'expertise humaine et les systèmes automatisés, nous pouvons améliorer la façon dont nous évaluons les LLMs dans le domaine médical. Cela garantira que les outils créés servent efficacement la communauté de la santé tout en préservant la sécurité des patients et la qualité des soins.