MedAide: Leveraging Large Language Models for On-Premise Medical Assistance on Edge Devices

핵심 개념

MedAide is an on-premise healthcare chatbot that leverages tiny-LLMs integrated with LangChain to provide efficient edge-based preliminary medical diagnostics and support, achieving 77% accuracy in medical consultations and empowering the community with an energy-efficient healthcare assistance platform.

초록

Abstract:

Large language models (LLMs) revolutionize various domains with NLP abilities.
Deploying LLMs on edge devices for medical assistance in remote areas.
Introduction of MedAide, an on-premise healthcare chatbot leveraging tiny-LLMs.
Introduction:

LLMs like GPT-3 and GPT-4 revolutionize NLP tasks.
Importance of language and interaction in medicine.
Compelling need for remote medical assistance.
Challenges:

Deploying LLMs on resource-constrained devices.
Selection of LLM for edge deployment.
Model Selection:

Selection of LLaMa2-7B, Bloom-560M, and OPT-125M models.
Benchmarking against models specialized for medical datasets.
Domain-specific Training:

Training models on diverse medical datasets.
Utilizing reinforcement learning from human feedback (RLHF).
MedAide System:

Overview of the MedAide system.
User requirements, hardware constraints, and system processes.
Evaluation Setup:

Software and hardware resources for testing and benchmarking.
Metrics for evaluating model performance.
Results:

Quantitative and qualitative analysis of MedAide models.
Performance comparison with state-of-the-art LLMs.
Conclusion:

Presentation of MedAide as an effective on-premise healthcare chatbot.
Demonstration of its potential to improve medical workflows and patient care.

통계

MedAide achieves 77% accuracy in medical consultations.
MedAide scores 56 in USMLE benchmark.

인용구

"Large language models (LLMs) are revolutionizing various domains with their remarkable natural language processing (NLP) abilities."
"MedAide achieves 77% accuracy in medical consultations and scores 56 in USMLE benchmark, enabling an energy-efficient healthcare assistance platform."

핵심 통찰 요약

MedAide

by Abdul Basit,... 게시일 arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00830.pdf

더 깊은 질문

어떻게 자원 제한된 장치에 LLMs의 배포를 더 효율적으로 최적화할 수 있을까요?

자원 제한된 장치에 대한 LLMs의 배포를 최적화하기 위해 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다. 먼저, 모델의 크기를 줄이기 위해 모델 양자화 기술을 사용할 수 있습니다. 양자화는 모델의 가중치를 낮은 정밀도로 표현하여 모델의 크기를 줄이고 메모리 사용량을 최적화하는 방법입니다. 또한, 모델의 구조를 최적화하여 불필요한 계산을 줄이고 실행 시간을 단축할 수 있습니다. 또한, 모델 선택 과정에서 특정 장치에 가장 적합한 모델을 식별하고 하드웨어 제약 조건에 맞게 조정하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 모델의 성능을 평가하고 필요에 따라 모델을 조정하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다.

어떤 윤리적 고려사항이 AI 기반의 의료 챗봇인 MedAide와 같은 것들의 사용을 둘러싸고 있을까요?

AI 기반의 의료 챗봇인 MedAide와 같은 시스템을 사용함에 있어서 몇 가지 윤리적 고려사항이 있습니다. 첫째, 개인정보 보호 문제가 있을 수 있으며, 환자의 의료 기록과 데이터의 안전한 보호가 필요합니다. 둘째, 의료 결정에 대한 책임 문제가 있을 수 있으며, AI 시스템이 제공하는 정보와 조언이 환자의 안전과 건강에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 의료 전문가와의 상호작용이 부족할 수 있으며, AI 시스템이 의료 전문가의 역할을 완전히 대체하지 않고 보조적인 역할을 해야 합니다.

인간 피드백을 강화 학습을 통해 LLMs의 성능을 의료 응용 프로그램에서 어떻게 향상시킬 수 있을까요?

인간 피드백을 강화 학습을 통해 LLMs의 성능을 향상시키는 것은 의료 응용 프로그램에서 매우 중요합니다. 강화 학습을 통해 모델이 인간의 피드백을 받고 학습하면서 실제 상황에 더 적합한 결과를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 기술적인 정확도뿐만 아니라 실제 응용 가능성과 사용자 기대에도 부합하는 결과를 제공할 수 있습니다. 인간 피드백을 직접 학습 주기에 포함시킴으로써 모델의 출력이 실제 의료 응용에 더 적합하고 정확해지도록 보장할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 의료 응용 프로그램에서 LLM의 더 강력하고 맥락에 맞는 성능을 달성할 수 있도록 도와줍니다.