Core Concepts
LLMsがBHI分野でどのように革新をもたらすかに焦点を当てたビブリオメトリックレビュー。
Abstract
大規模言語モデル(LLMs)が医療および健康情報学(BHI)での重要なツールとして台頭していることを強調。
LLMsがNLP能力を向上させ、患者ケアや医療研究に影響を与える方法を探求。
LLMsの倫理的懸念や実用的な課題にも触れ、今後の展望について議論。
医療情報学におけるLLMsの重要性
LLMsはBHI分野で急速な進化を遂げ、データ分析や治療法、研究手法の革新を可能にする。
LLMsはNLPアプリケーション向上だけでなく、倫理的懸念や実用的な課題も浮き彫りにする。
大規模言語モデル(LLMs)の進化
GoogleがTransformerモデルを導入し、Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)が登場。
OpenAIのGPT-3は1750億パラメータで人間らしいテキスト生成能力を示す。
医療領域へのLLMs応用
BERTモデルは臨床意思決定支援や名前エンティティ抽出で活躍。
LLMsは複雑な患者データ解釈や医学診断支援で有望性を示す。
研究動向と提案
現在の文献から主要トレンドと課題を明らかにし、将来への展望を提供。
ステークホルダーがこの急速変化する分野に貢献・理解するための重要な洞察提供。
Stats
"GoogleがTransformerモデル導入"
"OpenAI's GPT-3は1750億パラメータ"
Quotes
"LLMsはNLPアプリケーション向上だけでなく、倫理的懸念や実用的な課題も浮き彫りにする。"
"BERTモデルは臨床意思決定支援や名前エンティティ抽出で活躍。"