論文の概要: Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03560v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 14:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 16:05:04.553260
- Title: Redefining Digital Health Interfaces with Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルによるデジタルヘルスインタフェースの再定義
- Authors: Fergus Imrie, Paulius Rauba, Mihaela van der Schaar
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、複雑な情報を処理し、品質の高いテキストを生成できる汎用モデルとして登場した。
臨床医とデジタル技術との新たなインターフェースを実現するために,LCMが外部ツールをどのように活用できるかを実証する。
これにより、幻覚などの臨床環境でLLMを使用する際の現在の問題に対処しながら、デジタルヘルスケアツールやAIモデルの実用性と実践的影響を高めることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.02059202720073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital health tools have the potential to significantly improve the delivery
of healthcare services. However, their use remains comparatively limited due,
in part, to challenges surrounding usability and trust. Recently, Large
Language Models (LLMs) have emerged as general-purpose models with the ability
to process complex information and produce human-quality text, presenting a
wealth of potential applications in healthcare. Directly applying LLMs in
clinical settings is not straightforward, with LLMs susceptible to providing
inconsistent or nonsensical answers. We demonstrate how LLMs can utilize
external tools to provide a novel interface between clinicians and digital
technologies. This enhances the utility and practical impact of digital
healthcare tools and AI models while addressing current issues with using LLM
in clinical settings such as hallucinations. We illustrate our approach with
examples from cardiovascular disease and diabetes risk prediction, highlighting
the benefit compared to traditional interfaces for digital tools.
- Abstract(参考訳): デジタルヘルスツールは、医療サービスのデリバリーを大幅に改善する可能性がある。
しかし、ユーザビリティと信頼に関わる課題のために、その使用は比較的限られている。
近年,大規模言語モデル(llm)が,複雑な情報を処理し,質の高いテキストを生成する汎用モデルとして登場し,医療分野に豊富な応用可能性を示している。
LLMを臨床環境で直接適用することは簡単ではない。
臨床医とデジタル技術との新たなインターフェースを実現するために,LCMが外部ツールを利用する方法を紹介する。
これにより、幻覚などの臨床設定でllmを使用する現在の問題に対処すると同時に、デジタルヘルスケアツールやaiモデルの実用性と実用性が向上する。
このアプローチを循環器疾患や糖尿病リスク予測の例で示し,デジタルツールの従来のインターフェースと比較して,そのメリットを強調する。
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