Fugu-MT 論文翻訳(概要): Opportunities and Challenges for ChatGPT and Large Language Models in Biomedicine and Health

論文の概要: Opportunities and Challenges for ChatGPT and Large Language Models in Biomedicine and Health

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10070v1
Date: Thu, 15 Jun 2023 20:19:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-26 01:17:53.111323
Title: Opportunities and Challenges for ChatGPT and Large Language Models in Biomedicine and Health
Title（参考訳）: 医療・健康におけるチャットGPTと大規模言語モデルの可能性と課題
Authors: Shubo Tian, Qiao Jin, Lana Yeganova, Po-Ting Lai, Qingqing Zhu, Xiuying Chen, Yifan Yang, Qingyu Chen, Won Kim, Donald C. Comeau, Rezarta Islamaj, Aadit Kapoor, Xin Gao, Zhiyong Lu
Abstract要約: チャットGPTは、バイオメディシンと健康の分野における多様な応用の出現につながっている。生体情報検索,質問応答,医用テキスト要約,医学教育の分野について検討する。テキスト生成タスクの分野では,従来の最先端手法を超越した大きな進歩が見られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.33923147540062
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: ChatGPT has drawn considerable attention from both the general public and domain experts with its remarkable text generation capabilities. This has subsequently led to the emergence of diverse applications in the field of biomedicine and health. In this work, we examine the diverse applications of large language models (LLMs), such as ChatGPT, in biomedicine and health. Specifically we explore the areas of biomedical information retrieval, question answering, medical text summarization, information extraction, and medical education, and investigate whether LLMs possess the transformative power to revolutionize these tasks or whether the distinct complexities of biomedical domain presents unique challenges. Following an extensive literature survey, we find that significant advances have been made in the field of text generation tasks, surpassing the previous state-of-the-art methods. For other applications, the advances have been modest. Overall, LLMs have not yet revolutionized the biomedicine, but recent rapid progress indicates that such methods hold great potential to provide valuable means for accelerating discovery and improving health. We also find that the use of LLMs, like ChatGPT, in the fields of biomedicine and health entails various risks and challenges, including fabricated information in its generated responses, as well as legal and privacy concerns associated with sensitive patient data. We believe this first-of-its-kind survey can provide a comprehensive overview to biomedical researchers and healthcare practitioners on the opportunities and challenges associated with using ChatGPT and other LLMs for transforming biomedicine and health.
Abstract（参考訳）: ChatGPTはその卓越したテキスト生成能力を持つ一般とドメインの専門家からかなりの注目を集めている。このことが、生物医学と健康分野における多様な応用の出現につながった。本研究では, chatgpt などの大規模言語モデル (llm) のバイオメディカルや健康における多様な応用について検討する。具体的には, 生体情報検索, 質問応答, 医用テキスト要約, 情報抽出, 医学教育の領域を探索し, LLMがこれらの課題に革命を起こすための変革力を持っているか, あるいは, 生体ドメインの複雑さが独特な課題を呈しているかを検討する。広範な文献調査の結果,テキスト生成タスクの分野では,従来の最先端手法を超越した大きな進歩が見られた。他のアプリケーションでは、進歩は控えめである。全体として、LSMはまだバイオメディシンに革命を起こさないが、近年の急速な進歩は、これらの手法が発見と健康の向上に有用な手段を提供する大きな可能性を秘めていることを示している。バイオメディシンや健康の分野でのチャットgptのようなllmの使用には、さまざまなリスクや課題が含まれており、その中には、生成した応答における情報の作成や、センシティブな患者データに関連する法的およびプライバシー上の懸念も含まれています。この初歩的な調査は、ChatGPTや他のLSMを用いて生医学や健康を変革する機会と課題について、バイオメディカル研究者や医療実践者に包括的概要を提供することができると信じている。

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