Porovnávacia analýza predtrénovaných veľkých jazykových modelov na predpovedanie rizika samovraždy z klinických poznámok u amerických veteránov

Štúdia porovnávala schopnosť umelej inteligencie predpovedať riziko samovraždy u 27 241 amerických veteránov pomocou analýzy ich klinických poznámok. Výskumníci testovali moderné jazykové modely (LLM) a porovnávali ich s tradičnými metódami spracovania textu. Výsledky ukázali, že moderné jazykové modely boli účinnejšie v siedmich z deviatich testovaných scenárov. Keď sa používal iba text, dosiahli maximálnu presnosť 0,644, ale keď sa kombinovali s štruktúrovanými klinickými údajmi, presnosť vzrástla na 0,748. Modely identifikovali špecifický jazyk súvisiaci so samovraždou, najmä v poznámkach z posledných 30 dní u pacientov s vysokým rizikom. Štúdia naznačuje, že moderné jazykové modely môžu zlepšiť predpovedanie rizika samovraždy analýzou klinických textov.