在美国癌症研究协会2025年年会的第二部分采访中，Sidney Miller医学院的医学博士候选人Julia Logan, BS深入探讨了她的研究“弥合癌症护理中的差距：利用大型语言模型提供可访问的饮食建议”，比较了ChatGPT和Gemini的表现。
展望未来，她反思了大型语言模型在提供个性化营养指导方面的潜力，并指出了进一步研究的领域。
访谈记录
问：在ChatGPT和Gemini之间，哪个模型表现更好？为什么？有没有某个特定提示产生了特别有用或准确的结果？
答：在ChatGPT和Gemini之间，我们观察到Gemini总体上表现稍好一些。在遵守特定饮食指南方面，它稍微更准确一些，但差异并不显著。
在我们的定性分析中，Gemini真正脱颖而出的是在一个提示中，我们说患者每天只有10美元用于所有餐食和零食，并要求提供购物清单和餐计划。有趣的是，Gemini表现得非常热情，它说：“我们可以用这个有限的预算为您提供一个良好的、健康的餐计划。”而ChatGPT则说：“这将很困难”，并建议考虑食品银行作为补充食物来源。我认为这是一个有趣的发现。
问：展望未来，您如何设想医疗服务提供者使用大型语言模型在整个癌症护理过程中提供个性化的营养指导？
答：我绝对不认为它们会取代营养师，但我认为将大型语言模型集成到临床工作流程中，作为辅助工具来帮助医疗服务提供者及时提供个性化的营养指导，这是它们的最佳用途。
对于那些本来缺乏任何饮食支持的患者来说，这可以是一个经济实惠的解决方案，从而扩大营养护理的可及性，特别是在资源有限的情况下尤为重要。
需要注意的是，这些大型语言模型不能完全替代营养师。营养师能够考虑到更多细微差别，因此如果要集成这些模型，必须负责任地进行，确保提供的所有信息都是准确、安全的，并始终在合格的医疗保健专业人员的监督下进行。
问：基于您的发现，有哪些未解决的问题或未来研究的方向您特别感兴趣？
答：基于我们的发现，我们确实有一些未解决的问题和希望探索的领域。一个关键领域是改进提示工程技术，以从大型语言模型中获得更准确和个性化的建议。
我们正在研究如何通过数据训练这些大型语言模型，希望消除它们可能犯的错误或幻觉，即编造不存在的信息。
另一个我们希望探索的领域是患者对使用人工智能的态度，特别是因为我们主要关注乳腺癌患者群体。许多这类患者是较老一代的人，他们可能对在护理中使用人工智能持一定抵触态度。我们希望探讨这些态度，以及在这一患者群体中使用人工智能是否可行。
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