論文の概要: An Analysis on Large Language Models in Healthcare: A Case Study of
BioBERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07282v2
- Date: Thu, 12 Oct 2023 07:53:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 11:22:36.620170
- Title: An Analysis on Large Language Models in Healthcare: A Case Study of
BioBERT
- Title（参考訳）: 医療における大規模言語モデルの分析 : BioBERT を事例として
- Authors: Shyni Sharaf and V. S. Anoop
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル,特にBioBERTを医療に応用するための包括的調査を行う。
この分析は、医療領域のユニークなニーズを満たすために、BioBERTを微調整するための体系的な方法論を概説している。
本論文は、倫理的考察、特に患者のプライバシーとデータセキュリティを徹底的に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper conducts a comprehensive investigation into applying large
language models, particularly on BioBERT, in healthcare. It begins with
thoroughly examining previous natural language processing (NLP) approaches in
healthcare, shedding light on the limitations and challenges these methods
face. Following that, this research explores the path that led to the
incorporation of BioBERT into healthcare applications, highlighting its
suitability for addressing the specific requirements of tasks related to
biomedical text mining. The analysis outlines a systematic methodology for
fine-tuning BioBERT to meet the unique needs of the healthcare domain. This
approach includes various components, including the gathering of data from a
wide range of healthcare sources, data annotation for tasks like identifying
medical entities and categorizing them, and the application of specialized
preprocessing techniques tailored to handle the complexities found in
biomedical texts. Additionally, the paper covers aspects related to model
evaluation, with a focus on healthcare benchmarks and functions like processing
of natural language in biomedical, question-answering, clinical document
classification, and medical entity recognition. It explores techniques to
improve the model's interpretability and validates its performance compared to
existing healthcare-focused language models. The paper thoroughly examines
ethical considerations, particularly patient privacy and data security. It
highlights the benefits of incorporating BioBERT into healthcare contexts,
including enhanced clinical decision support and more efficient information
retrieval. Nevertheless, it acknowledges the impediments and complexities of
this integration, encompassing concerns regarding data privacy, transparency,
resource-intensive requirements, and the necessity for model customization to
align with diverse healthcare domains.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル,特にBioBERTを医療に応用するための包括的調査を行う。
まずは、医療における従来の自然言語処理(NLP)アプローチを徹底的に検討し、これらの手法が直面する限界と課題に光を当てることから始まります。
その後、この研究はBioBERTの医療応用への導入に繋がる道を探り、バイオメディカルテキストマイニングに関連するタスクの具体的な要件に対処するための適合性を強調した。
分析は、医療ドメインのユニークなニーズを満たすために、バイオバートを微調整するための体系的な方法論を概説する。
このアプローチには、幅広い医療ソースからのデータの収集、医療エンティティの識別や分類といったタスクのためのデータアノテーション、バイオメディカルテキストで見られる複雑さを扱うための特別な前処理技術の適用など、さまざまなコンポーネントが含まれている。
さらに,本論文では, 生体医学, 質問応答, 臨床文書分類, 医学的実体認識における自然言語処理などの, 医療ベンチマークや機能を中心に, モデル評価に関する側面を取り上げている。
モデルの解釈性を改善するテクニックを探求し、既存の医療中心の言語モデルと比較して、そのパフォーマンスを検証する。
論文は、特に患者プライバシとデータセキュリティに関する倫理的考察を徹底的に検討している。
医療のコンテキストにbiobertを組み込むことのメリットを強調しており、臨床判断サポートの強化やより効率的な情報検索などが行われている。
それでも同社は,データのプライバシや透明性,リソース集約的な要件,さまざまな医療ドメインに対応するためのモデルカスタマイズの必要性など,この統合の障害と複雑さを認めている。
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