論文の概要: Health Disparities through Generative AI Models: A Comparison Study Using A Domain Specific large language model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18355v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 21:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-05 13:54:59.104050
• Title: Health Disparities through Generative AI Models: A Comparison Study Using A Domain Specific large language model
• Title（参考訳）: 生成型aiモデルによる健康格差:ドメイン特化大規模言語モデルを用いた比較研究
• Authors: Yohn Jairo Parra Bautista, Vinicious Lima, Carlos Theran, Richard Alo
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と呼ばれる人工知能プログラムは、人間の言語を理解し、生成することができる。 本稿では,SciBERTのようなドメイン固有な大規模言語モデルの比較研究を紹介する。 臨床医は、患者と非同期に通信する際に、生成AIを使用してドラフトレスポンスを作成することができると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Health disparities are differences in health outcomes and access to healthcare between different groups, including racial and ethnic minorities, low-income people, and rural residents. An artificial intelligence (AI) program called large language models (LLMs) can understand and generate human language, improving health communication and reducing health disparities. There are many challenges in using LLMs in human-doctor interaction, including the need for diverse and representative data, privacy concerns, and collaboration between healthcare providers and technology experts. We introduce the comparative investigation of domain-specific large language models such as SciBERT with a multi-purpose LLMs BERT. We used cosine similarity to analyze text queries about health disparities in exam rooms when factors such as race are used alone. Using text queries, SciBERT fails when it doesn't differentiate between queries text: "race" alone and "perpetuates health disparities." We believe clinicians can use generative AI to create a draft response when communicating asynchronously with patients. However, careful attention must be paid to ensure they are developed and implemented ethically and equitably.
• Abstract（参考訳）: 健康格差は、人種と民族のマイノリティ、低所得者、農村住民など、異なるグループ間の健康結果と医療へのアクセスの違いである。 大規模言語モデル(LLM)と呼ばれる人工知能(AI)プログラムは、人間の言語を理解し、生成し、健康コミュニケーションを改善し、健康格差を減らすことができる。 人間と医師の対話にllmを使用するには、多様な代表的データ、プライバシの懸念、医療提供者と技術専門家のコラボレーションなど、多くの課題がある。 本稿では,SciBERT や多目的 LLM BERT など,ドメイン固有の大規模言語モデルの比較研究を紹介する。 試験室の健康格差に関するテキストクエリを,人種などの要因を単独で使用する場合,コサイン類似性を用いて分析した。 テキストクエリを使用すると、scibertは"race" と "perpetuates health differences" という2つのクエリを区別しない場合に失敗する。 臨床医は、患者と非同期に通信する際に、生成AIを使用してドラフトレスポンスを作成することができると信じている。 しかし、倫理的かつ公平に開発・実施されるためには注意が必要である。

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