論文の概要: Multi-Task Training with In-Domain Language Models for Diagnostic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04551v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 17:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 16:48:30.895177
• Title: Multi-Task Training with In-Domain Language Models for Diagnostic Reasoning
• Title（参考訳）: 診断推論のためのドメイン内言語モデルを用いたマルチタスクトレーニング
• Authors: Brihat Sharma, Yanjun Gao, Timothy Miller, Matthew M. Churpek, Majid Afshar and Dmitriy Dligach
• Abstract要約: ドメイン内言語モデルとドメイン外言語モデルの比較分析を行い、マルチタスクと単一タスクトレーニングを比較した。 マルチタスクで臨床訓練を受けた言語モデルは、その一般ドメインよりも大きなマージンで優れていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.321587036724933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence (AI) is a promising direction for augmenting clinical diagnostic decision support and reducing diagnostic errors, a leading contributor to medical errors. To further the development of clinical AI systems, the Diagnostic Reasoning Benchmark (DR.BENCH) was introduced as a comprehensive generative AI framework, comprised of six tasks representing key components in clinical reasoning. We present a comparative analysis of in-domain versus out-of-domain language models as well as multi-task versus single task training with a focus on the problem summarization task in DR.BENCH (Gao et al., 2023). We demonstrate that a multi-task, clinically trained language model outperforms its general domain counterpart by a large margin, establishing a new state-of-the-art performance, with a ROUGE-L score of 28.55. This research underscores the value of domain-specific training for optimizing clinical diagnostic reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 生成型人工知能(ai:generative artificial intelligence)は、臨床診断の意思決定支援を強化し、診断エラーを減らすための有望な方向性である。 臨床AIシステムの開発をさらに進めるため、診断推論ベンチマーク(DR.BENCH)は、臨床推論において重要な要素を表す6つのタスクからなる総合的な生成AIフレームワークとして導入された。 本稿では,bench博士(gao et al., 2023)における問題要約タスクに着目し,ドメイン内言語モデルとドメイン外言語モデル,マルチタスクとシングルタスクトレーニングの比較分析を行う。 マルチタスク, 臨床訓練型言語モデルでは, 汎用ドメインモデルよりも大きな差があり, ROUGE-Lスコアが28.55である新しい最先端パフォーマンスが確立されている。 この研究は、臨床診断推論タスクを最適化するためのドメイン特化トレーニングの価値を強調するものだ。

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