論文の概要: Integrating UMLS Knowledge into Large Language Models for Medical Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02778v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 12:10:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 16:56:19.806525
• Title: Integrating UMLS Knowledge into Large Language Models for Medical Question Answering
• Title（参考訳）: umls知識を大規模言語モデルに統合する医療質問応答
• Authors: Rui Yang, Edison Marrese-Taylor, Yuhe Ke, Lechao Cheng, Qingyu Chen, Irene Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は強力なテキスト生成能力を示し、医療分野に前例のない革新をもたらした。 我々は、医療コミュニティにより良いサービスを提供することを目的として、UMLS(Unified Medical Language System)に基づく拡張LLMフレームワークを開発する。 ベンチマークモデルとしてLLaMa2-13b-chatとChatGPT-3.5を採用し、LiveQAテストセットから104の質問に対してROUGEスコアとBERTScoreを用いて自動評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.06960842747575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated powerful text generation capabilities, bringing unprecedented innovation to the healthcare field. While LLMs hold immense promise for applications in healthcare, applying them to real clinical scenarios presents significant challenges, as these models may generate content that deviates from established medical facts and even exhibit potential biases. In our research, we develop an augmented LLM framework based on the Unified Medical Language System (UMLS), aiming to better serve the healthcare community. We employ LLaMa2-13b-chat and ChatGPT-3.5 as our benchmark models, and conduct automatic evaluations using the ROUGE Score and BERTScore on 104 questions from the LiveQA test set. Additionally, we establish criteria for physician-evaluation based on four dimensions: Factuality, Completeness, Readability and Relevancy. ChatGPT-3.5 is used for physician evaluation with 20 questions on the LiveQA test set. Multiple resident physicians conducted blind reviews to evaluate the generated content, and the results indicate that this framework effectively enhances the factuality, completeness, and relevance of generated content. Our research demonstrates the effectiveness of using UMLS-augmented LLMs and highlights the potential application value of LLMs in in medical question-answering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llm)は強力なテキスト生成能力を示し、医療分野に前例のないイノベーションをもたらした。 LLMは医療分野での応用には大きな可能性を秘めているが、実際の臨床シナリオに適用すると、これらのモデルが確立した医療事実から逸脱したコンテンツを生成し、潜在的なバイアスを示す可能性があるため、大きな課題が示される。 本研究では,umls(unified medical language system)に基づく拡張llmフレームワークを開発し,医療コミュニティへのサービス向上を目指す。 ベンチマークモデルとしてLLaMa2-13b-chatとChatGPT-3.5を採用し、LiveQAテストセットから104の質問に対してROUGEスコアとBERTScoreを用いて自動評価を行う。 さらに,医師評価の基準を,事実性,完全性,可読性,関連度という4次元に基づいて定めている。 ChatGPT-3.5は、LiveQAテストセットに関する20の質問で医師の評価に使用される。 複数の医師がブラインドレビューを行い、生成内容の評価を行い、この枠組みが生成内容の事実性、完全性、および関連性を効果的に向上することを示した。 本研究は, UMLS 拡張 LLM の有効性を実証し, 医療質問応答における LLM の適用価値を明らかにする。

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