医学における大規模言語モデルの調査：進展、応用、挑戦

Conceitos Básicos

医学における大規模言語モデルの開発と展開に関する包括的なレビューとその課題と機会を提供する。

Resumo

医学分野での大規模言語モデル（LLMs）の進展や応用に焦点を当てた包括的なレビューが不足している。このレビューは、既存の医療LLMsの原則、性能比較、臨床応用、および生じる課題について詳細な概要を提供しています。具体的な開発方法や性能指標が示されており、将来の方向性も示唆されています。これにより、医療分野でのLLMsの可能性と課題に洞察を与え、効果的な医療LLMsの構築に役立つ実践的リソースとなっています。

Estatísticas

MedQA（USMLE）[14]では人間専門家（87.0％）と競合する86.5％の精度を達成したMedPaLM-2 [11]
PubMed [38]やMIMIC-III [39]など幅広いコーパスを使用したPre-training
DoctorGLM [32]やChatDoctor [15]などさまざまなタイプのデータセットを使用したFine-tuning

Citações

"Existing medical LLMs have gained growing research interests in assisting medical professionals to improve patient care."
"By answering these questions, this review aims to provide insights into the opportunities and challenges of LLMs in medicine."
"With the rapid development of foundation models, the LLMs could significantly improve future clinical practice and medical discoveries for the benefit of society."

Principais Insights Extraídos De

A Survey of Large Language Models in Medicine

by Hongjian Zho... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.05112.pdf

Perguntas Mais Profundas

医療分野以外でLLMsがどのように活用される可能性があるか？

一般的な大規模言語モデル（LLMs）は、医療分野以外でもさまざまな応用が考えられます。例えば、次のような領域での活用が期待されています。

ビジネス: LLMsを使用して市場動向や顧客ニーズを予測し、戦略立案やマーケティングキャンペーンの最適化に役立てることができます。

法律: 法律文書や契約書の解析および要約に利用することで、法務部門や弁護士業務を効率化し、リーガルリサーチを支援します。

教育: 教育分野では、学生へのカスタマイズされたフィードバックや教材作成にLLMsを活用することで、個別指導や学習支援を行うことが可能です。

金融: リスク管理や投資アドバイスなどの金融関連業務においても、大量のデータから傾向を抽出し予測モデル構築する際にLLMsは有用です。

これらは一部の例であり、実際にはさまざまな領域でLLMsが活用される可能性があります。そのため、将来的な技術進歩と共に新たな応用領域も広がっていくことが期待されます。

この記事が提示する情報は、倫理的・法的・安全上の懸念事項に対処する方法を十分考慮しているか

この記事は倫理的・法的・安全上の懸念事項へ対処する方法について十分考慮しています。具体的に以下の点からその取り組み方を示しています：

Hallucination問題への対処: Hallucination（幻想生成）問題へ対処するため、「真実度」評価基準[25, 26] の提唱や信頼性[28] の重視等多角的アプローチ を採っています。

評価基準不足へ対策: 評価基準不足問題 [27] では「Truthfulqa」[53], 「HaluEval」[54] 等新しい評価手法開発 や既存手法改善等積極取り組んでいます。

エシカル面及びセキュリティ関連懸念：エシカル・セキュリティ関連懸念 [27] では「Jailbroken」[59], 「Jailprompt」[60] 等 LLMS 利益追求だけでは無く社会貢献目指す姿勢見受けられます

以上から本記事は倫理面及び安全面等幅広く配慮した内容提供しており，今後更良い展開望む事象明確化します．

LLMsが将来的に臨床診療や医学研究へ与える影響は何か

将来臨床診療および医学研究界全体影響力増加見込みです．主要影響下記通り:

診断精度向上: LLMs を利⽤した医学情報解析能力高め，正確かつ迅速診断提供．

治療計画最適化: 患者特定条件及治⽂履歴入力時，自動生成適切治⽂計画.

臨床意思決定支援: 医師コンサート必要情報提示，即時意思決定補佐.

4 .健康管理改善: 患者特定健康情報整理且易読形式変換, 健康知識普及促進.
これら施策推進LMMs 将来臨床現場革命引き起こす事象期待感じられます．