Os vieses cognitivos impactam modelos de linguagem na medicina

Está rolando um interesse crescente em usar modelos de linguagem grandes (LLMs) na medicina. Esses modelos têm mostrado um desempenho forte em perguntas de exames médicos, o que pode indicar que eles poderiam ajudar em cenários médicos do dia a dia. Mas, as decisões médicas são influenciadas por muitos fatores complexos, não só por perguntas de exames. Esses fatores incluem a aderência dos pacientes, as experiências passadas dos médicos, crenças éticas e Vieses Cognitivos.

Os vieses cognitivos podem alterar significativamente a maneira como um médico toma uma decisão. Por exemplo, um médico pode deixar suas experiências anteriores influenciarem seu diagnóstico atual, levando a conclusões potencialmente erradas. Nosso estudo investiga como o viés cognitivo afeta o desempenho dos modelos de linguagem ao responder Perguntas Clínicas. Acreditamos que os modelos de linguagem vão se sair pior em perguntas clínicas que incluem vieses cognitivos do que naquelas que não têm.

Para resolver isso, criamos o BiasMedQA, um benchmark projetado para avaliar vieses em LLMs usados para tarefas médicas. Avaliamos seis modelos de linguagem diferentes usando esse benchmark: GPT-4, Mixtral-8x70B, GPT-3.5, PaLM-2, Llama 2 70B-chat e um modelo médico especializado chamado PMC Llama 13B. Testamos esses modelos em 1.273 perguntas modificadas do Exame de Licenciamento Médico dos EUA (USMLE), introduzindo vieses cognitivos que costumam aparecer em cenários clínicos.

Os resultados mostraram efeitos variados dos vieses nesses modelos. O GPT-4 mostrou resiliência a viés comparado ao Llama 2 70B-chat e PMC Llama 13B, que foram mais impactados. Isso destaca a importância de abordar os vieses no desenvolvimento de modelos de linguagem médica para aumentar a segurança e a confiabilidade na saúde.

#Entendendo os Vieses Cognitivos

Vieses cognitivos são erros sistemáticos de pensamento que afetam decisões e julgamentos. Na medicina, eles podem levar a erros que comprometem o cuidado ao paciente e a qualidade do serviço de saúde. Vieses como viés de confirmação, viés recency e viés de disponibilidade podem influenciar como os médicos avaliam e respondem às informações dos pacientes.

1. Viés de Auto-Diagnóstico: Isso acontece quando os pacientes chegam com suas próprias conclusões sobre sua saúde. Os médicos podem dar mais importância a esses auto-diagnósticos em vez de confiar apenas em seu julgamento médico.

2. Viés Recency: Isso ocorre quando as experiências recentes de um médico com condições específicas impactam sua tomada de decisão. Se um médico tratou recentemente uma doença específica, ele pode ser mais propenso a diagnosticá-la novamente, potencialmente ignorando outras condições.

3. Viés de Confirmação: Essa é a tendência de procurar informações que confirmem crenças pré-existentes. Um médico pode considerar apenas evidências que apoiem seu diagnóstico inicial, ignorando informações que o contradizem.

4. Viés de Frequência: Os clínicos podem favorecer diagnósticos mais comuns quando enfrentam evidências pouco claras, levando a conclusões erradas ou perdidas.

5. Viés Cultural: As pessoas interpretam situações através de sua lente cultural, o que pode levar a erros quando médicos e pacientes têm diferentes origens culturais.

6. Viés do Status Quo: Essa é a preferência por tratamentos estabelecidos em vez de opções mais novas, o que pode levar a oportunidades perdidas para melhores resultados.

7. Viés de Falsa Consenso: Isso ocorre quando alguém acredita que suas opiniões são mais comuns do que realmente são, podendo causar má comunicação e diagnóstico errado.

Reconhecer e abordar esses vieses é importante para melhorar a tomada de decisão na saúde.

#O Papel dos Modelos de Linguagem

Modelos de linguagem têm mostrado potencial em várias tarefas relacionadas à saúde, incluindo diagnóstico de doenças, sugestões de tratamento e previsão de resultados para pacientes. Eles podem analisar uma quantidade enorme de literatura médica e fornecer insights que podem igualar ou até superar as capacidades humanas.

No entanto, desafios significativos ainda permanecem. É crucial entender como os vieses afetam esses modelos ao tomar decisões clínicas. Pesquisas anteriores se concentraram principalmente em vieses demográficos relacionados a características sensíveis como raça e gênero. Nosso estudo é único em explorar como os vieses cognitivos podem influenciar os LLMs, similar a como eles afetam os clínicos humanos.

Embora os modelos de linguagem ofereçam possibilidades empolgantes para melhorar a saúde, é vital entender suas limitações e potenciais vieses inerentes às suas respostas.

#BiasMedQA: Nosso Método de Avaliação

Em nosso trabalho, usamos um conjunto de dados de perguntas médicas conhecido como MedQA, que consiste em perguntas do USMLE. Cada pergunta apresenta um cenário do paciente seguido por respostas de múltipla escolha. Os modelos de linguagem são avaliados com base em sua capacidade de selecionar a resposta correta.

Criamos o conjunto de dados BiasMedQA modificando essas perguntas para adicionar vieses cognitivos. Isso significa que injetamos frases relacionadas a vieses específicos nas perguntas, oferecendo um teste claro para os modelos. Descobrimos que, apesar de seu alto desempenho em perguntas padrão, a Precisão de cada modelo caiu quando enfrentou perguntas que incluíam vieses cognitivos.

Nossas descobertas sugerem que, mesmo que modelos como o GPT-4 se saiam bem em avaliações padrão, eles ainda podem enfrentar dificuldades significativas ao responder a prompts enviesados.

#Resultados do Estudo

Os resultados do nosso estudo ressaltam a necessidade de uma avaliação cuidadosa dos modelos de linguagem em ambientes clínicos. Por exemplo, o GPT-4 mostrou uma capacidade notável de resistir a alguns vieses, enquanto outros modelos, como o Llama 2 70B-chat e PMC Llama 13B, foram mais afetados, refletindo a complexidade das interações clínicas.

Quando examinamos o efeito dos vieses cognitivos no desempenho do modelo, notamos que a precisão média dos modelos caiu quando prompts de viés foram incluídos. Isso mostra que os LLMs podem ser facilmente influenciados por vieses, o que levanta preocupações sobre seu uso em cenários clínicos do mundo real.

#Estratégias de Mitigação para Vieses

Para combater a influência dos vieses cognitivos, propomos três estratégias de mitigação:

1. Educação sobre Vieses: Isso envolve informar os modelos sobre os impactos dos vieses cognitivos na tomada de decisão clínica. Por exemplo, um modelo pode ser aconselhado a considerar cada paciente como único e não deixar que casos anteriores ofusquem as avaliações atuais.

2. Demonstração de Vieses em um Exemplo: Esse método envolve mostrar ao modelo um único exemplo de como um viés pode enganar a tomada de decisão. O modelo aprenderia com esse exemplo incorreto para ajustar suas respostas em situações futuras.

3. Demonstração de Vieses em Vários Exemplos: Essa estratégia fornece aos modelos múltiplos exemplos, incluindo tanto respostas incorretas quanto corretas. Ao mostrar como os vieses afetaram uma decisão em um caso e como evitá-los em outro, os modelos podem aprimorar seu raciocínio.

Os resultados dessas estratégias destacam que mesmo pequenos ajustes podem levar a um melhor desempenho nos modelos. O GPT-4 mostrou as melhorias mais significativas com estratégias baseadas em educação, enquanto outros modelos tiveram mudanças menos pronunciadas. Isso sugere a necessidade de desenvolvimento contínuo em métodos para reduzir viés.

#Conclusão: Próximos Passos

Em resumo, embora os LLMs, particularmente no contexto da saúde, tenham feito avanços notáveis, nossas descobertas revelam uma vulnerabilidade significativa aos vieses cognitivos. A menor precisão na presença de vieses mostra que muito trabalho ainda é necessário para aumentar a robustez dos modelos de linguagem médica.

À medida que a IA continua a se integrar à saúde, entender e abordar os vieses cognitivos desempenhará um papel crítico em garantir um cuidado seguro e eficaz aos pacientes. A criação de ferramentas como o BiasMedQA é um passo em direção ao reconhecimento de como os vieses afetam o desempenho dos modelos.

Pesquisas futuras devem se concentrar na exploração mais profunda dos vieses, estratégias de mitigação aprimoradas e garantir que os modelos de linguagem sejam seguros e confiáveis para uso em aplicações clínicas do mundo real. O potencial dos LLMs para melhorar o acesso à saúde não pode ser subestimado, mas deve ser abordado com cautela e um compromisso com a avaliação e melhoria contínuas.