論文の概要: Almanac: Knowledge-Grounded Language Models for Clinical Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01229v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 02:30:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 14:28:56.666507
• Title: Almanac: Knowledge-Grounded Language Models for Clinical Medicine
• Title（参考訳）: Almanac:臨床医学における知識言語モデル
• Authors: Cyril Zakka, Akash Chaurasia, Rohan Shad, William Hiesinger
• Abstract要約: 大規模言語モデルは、最近、様々な自然言語タスクにおいて印象的なゼロショット機能を示した。 本稿では,医療ガイドラインとレコメンデーションレファレンスを簡素化し,簡素化する大規模言語モデルの能力について考察する。 様々な臨床シナリオにおいて, 事実上の接地, 有用性, 安全性が著しく向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large-language models have recently demonstrated impressive zero-shot capabilities in a variety of natural language tasks such as summarization, dialogue generation, and question-answering. Despite many promising applications in clinical medicine (e.g. medical record documentation, treatment guideline-lookup), adoption of these models in real-world settings has been largely limited by their tendency to generate factually incorrect and sometimes even toxic statements. In this paper we explore the ability of large-language models to facilitate and streamline medical guidelines and recommendation referencing: by enabling these model to access external point-of-care tools in response to physician queries, we demonstrate significantly improved factual grounding, helpfulness, and safety in a variety of clinical scenarios.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは最近、要約、対話生成、質問応答など、さまざまな自然言語タスクにおいて印象的なゼロショット能力を示している。 臨床医学における多くの有望な応用(例えば、医療記録文書、治療ガイドライン-ルックアップ)にもかかわらず、現実の環境でのこれらのモデルの採用は、事実的に不正確で、時には有毒なステートメントを生み出す傾向によって大きく制限されている。 本稿では,医師の質問に応えて,これらのモデルを外部のポイント・オブ・ケアツールにアクセスできるようにすることで,さまざまな臨床シナリオにおいて,事実的根拠,有用性,安全性が著しく向上したことを実証する。

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