人工智能生成的医生摘要中隐藏的风险
大型语言模型 (LLM) 可以总结文章、回答问题，甚至起草电子邮件。一些平台利用它们从执照委员会、出版物和社交媒体中收集数据，自动生成医生简历。虽然方便，但这些 人工智能生成的简介 可能会歪曲你的资历、错误引用你的经验或延续过时的信息。医生必须了解这些摘要是如何编写的，以及陷阱在哪里。.
人工智能如何创建摘要
大多数人工智能摘要工具都是在互联网上的大量文本中训练出来的。当提示 “总结简-史密斯医生 ”时，它们会搜索数据点，如就读的医学院、住院医师培训、委员会认证、出版物和奖项。它们可能会拼凑来自多个来源的信息--有些是权威的，有些是可疑的--然后生成一个连贯的段落。.
然而，LLM 并不进行事实检查，而是根据模式预测可能的词序。如果训练数据包含错误（例如，一篇新闻报道错误地识别了一名医生的专业），则 LLM 人工智能可能包括以下错误. .更糟糕的是，如果数据稀少，模型可能会 “幻觉 ”出似是而非的细节来填补空白。.
风险与后果
证书不准确： 人工智能摘要可能会指出您在从未就读过的机构完成了研究，或在不同的专科执业。患者可能会安排不恰当的预约，保险公司也可能会标记出差异。.
过时信息： 根据您最近一次工作变动之前的数据建立的模型可能会将您与之前的雇主联系起来。旧地址或电话号码可能会误导转介。.
法律责任： 如果人工智能摘要声称您的专业领域超出了您的执业范围，而患者受到了伤害，那么就会产生虚假陈述的问题。.
偏见与公平 训练数据可能会过度代表某些地区或背景的医生，导致模型在搜索结果中优先考虑他们。代表性不足的医生可能被忽略或被错误地描述。.
保护自己
创建自己的权威内容： 在自己的网站上发布详细的传记，并实施 schema 标记，以便机器能够准确解析。.
监控人工智能平台： 定期在人工智能驱动的工具（如语音助手）中搜索自己。尽可能报告不准确之处。.
退出或更正数据源： 如果网站对您的描述有误，请联系他们要求更正或删除。有些目录尊重 “请勿搜刮 ”请求。.
教育患者： 明确指出您的信息的可信来源，如您的诊所网站或 Guide.MD 简介。.
倡导透明度： 鼓励使用人工智能摘要的平台披露其数据来源，并允许专业人士核实或更新其简介。.
人工智能可以简化信息收集工作，但它的好坏取决于所获取的数据。医生有责任确保其专业表述准确无误。通过保持警惕并提供清晰、结构化的信息，您可以降低人工智能生成摘要的风险，并保持对自己叙述的控制。.
评论者：Pouyan Golshani, MD, Interventional Radiologist - 11 月 15, 2025
