研究发现大语言模型药品推荐偏向知名品牌

大阪公立大学与MD安德森癌症中心团队测试五种大语言模型发现，模型在模拟药品推荐中偏向知名品牌和网络曝光度高的产品；基于美国数据的模拟估算显示，若医生按模型推荐处方，年度药品采购成本可能增加约5,560万美元，增幅为1,019%。 这项发表于《Nature Health》的研究要求模型在模拟情境中推荐最多三种FDA批准的药品。每种指定活性成分平均有5.5种获批产品可选，但在所测试的情境和模型中，单一产品平均占首选推荐的97.5%。上述成本结果是假设医生遵循模型推荐的估算，并非实际支出变化。

AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。