論文の概要: A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05694v2
• Date: Tue, 11 Jun 2024 13:13:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:58:30.844750
• Title: A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics
• Title（参考訳）: 医療用大規模言語モデルに関する調査--データ・技術・応用から説明責任・倫理まで
• Authors: Kai He, Rui Mao, Qika Lin, Yucheng Ruan, Xiang Lan, Mengling Feng, Erik Cambria,
• Abstract要約: 医療分野における大規模言語モデル(LLM)の利用は、興奮と懸念の両方を引き起こしている。 本調査では、現在開発中のLLMs for Healthcareの能力について概説し、開発プロセスについて解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.10937977924507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The utilization of large language models (LLMs) in the Healthcare domain has generated both excitement and concern due to their ability to effectively respond to freetext queries with certain professional knowledge. This survey outlines the capabilities of the currently developed LLMs for Healthcare and explicates their development process, with the aim of providing an overview of the development roadmap from traditional Pretrained Language Models (PLMs) to LLMs. Specifically, we first explore the potential of LLMs to enhance the efficiency and effectiveness of various Healthcare applications highlighting both the strengths and limitations. Secondly, we conduct a comparison between the previous PLMs and the latest LLMs, as well as comparing various LLMs with each other. Then we summarize related Healthcare training data, training methods, optimization strategies, and usage. Finally, the unique concerns associated with deploying LLMs in Healthcare settings are investigated, particularly regarding fairness, accountability, transparency and ethics. Our survey provide a comprehensive investigation from perspectives of both computer science and Healthcare specialty. Besides the discussion about Healthcare concerns, we supports the computer science community by compiling a collection of open source resources, such as accessible datasets, the latest methodologies, code implementations, and evaluation benchmarks in the Github. Summarily, we contend that a significant paradigm shift is underway, transitioning from PLMs to LLMs. This shift encompasses a move from discriminative AI approaches to generative AI approaches, as well as a shift from model-centered methodologies to data-centered methodologies. Also, we determine that the biggest obstacle of using LLMs in Healthcare are fairness, accountability, transparency and ethics.
• Abstract（参考訳）: 医療分野における大規模言語モデル(LLM)の利用は、特定の専門知識を持つフリーテキストクエリに効果的に対応する能力によって、興奮と懸念の両方を引き起こしている。 この調査は、現在開発中のLLMs for Healthcareの機能の概要と、その開発プロセスを詳述し、従来のPLM(Pretrained Language Models)からLCM(LCM)への開発ロードマップの概要を提供することを目的としている。 具体的には、まずLLMの可能性を探求し、様々なヘルスケアアプリケーションの有効性と効果を、強みと限界の両方を強調した。 第2に,従来のPLMと最新のLSMの比較を行い,様々なLSMの比較を行った。 次に、関連するヘルスケアトレーニングデータ、トレーニング方法、最適化戦略、使用法について要約する。 最後に、医療環境におけるLCMの展開に関するユニークな懸念、特に公平性、説明責任、透明性、倫理について検討する。 本調査は,コンピュータ科学と医療の両分野の観点から総合的な調査を行っている。 ヘルスケアに関する議論の他に、アクセス可能なデータセット、最新の方法論、コード実装、Githubでの評価ベンチマークなどのオープンソースリソースのコレクションをコンパイルすることで、コンピュータサイエンスコミュニティを支援しています。 早急に、PLMからLLMへの移行という重要なパラダイムシフトが進行中である、と私たちは主張する。 このシフトには、差別的なAIアプローチから生成的なAIアプローチへの移行、モデル中心の方法論からデータ中心の方法論への移行が含まれる。 また、医療におけるLLMの使用の最大の障害は、公正性、説明責任、透明性、倫理であると判断した。

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