大規模言語モデルを用いた医療および健康情報学におけるビブリオメトリックレビュー

Основні поняття

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。

Анотація

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。

Статистика

"GoogleがTransformerモデル導入"
"OpenAI's GPT-3は1750億パラメータ"

Цитати

"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。"

Ключові висновки, отримані з

Large Language Models in Biomedical and Health Informatics

by Huizi Yu,Liz... о arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16303.pdf

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LLMsが医療分野に与える影響と将来展望は？

LLMsは医療分野に革新的な影響をもたらしており、患者の診断や治療計画の個別化、医学研究の向上など多岐にわたる応用が期待されています。特に、大規模言語モデルを活用することで膨大なデータからパターンや相関関係を発見し、これまで捉えられていなかった情報を明らかにすることが可能となっています。これは研究プロセスを加速させただけでなく、精度の高い医学診断への貢献も期待されます。また、LLMsは患者ケアや医学研究においてより個別化されたアプローチを可能とし、健康管理や予防策の改善に寄与します。
将来展望では、LLMsが臨床意思決定支援ツールやチャットボットとして活用されることで患者ケア体制が変革される可能性があります。また、AI技術の進歩により精神保健領域でも早期発見から介入戦略まで包括的かつ効果的な支援システムが整備されることが期待されます。

LLMs導入時の倫理的懸念と実用上の問題点は何か？

LLMs導入時に考慮すべき倫理的懸念や実用上の問題点は以下です：

誤情報: LLMsが間違った診断や処方箋を行う場合があり、「虚偽推奨」、「虚偽証言」等不正確情報提供リスク。
バイアス: トレーニングデータ内部結社差異及び人工知能（AI）生成文書中バイアス含有リスク。
プライバシー: 患者固有メディカルインフォメーション利用必要性及びそれ伴う追加プライバシー侵害リスク。
透明性: AI生成文章又会話型チャットボット使用際信頼・解明重要性。
これら問題点解決目指し，臨床現場前提条件下，安全且つ効果あるLMM/AI使用法確立必要です．

LLMs以外の技術革新がBHI分野にどんな影響を及ぼす可能性があるか？

BHI分野では他技術革新も注目ポイントです．例えば，遗伝子操作, ロボティック手術, VR/AR, IoT等先端技術採択可否議論. 特定例示：CRISPR-Cas9 遗伝子修飾法 BHI 分野遗传相关障碍治愈帯来变数；VR/AR 技术在手术过程中实时辅助诊断；IoT 设备数据收集和监测对于个体化治疗决策至关重要.
このような技術投資後，BHI 分野更深層次发展预见到达现代科学领域之未知境界.