論文の概要: A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05112v1
• Date: Thu, 9 Nov 2023 02:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:20:15.807580
• Title: A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge
• Title（参考訳）: 医学における大規模言語モデルに関する調査 : 進歩、応用、挑戦
• Authors: Hongjian Zhou, Boyang Gu, Xinyu Zou, Yiru Li, Sam S. Chen, Peilin Zhou, Junling Liu, Yining Hua, Chengfeng Mao, Xian Wu, Zheng Li, Fenglin Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語理解と生成能力によって大きな注目を集めている。 本調査は、医学におけるLSMの機会と課題に関する洞察を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.50752635856805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as ChatGPT, have achieved substantial attention due to their impressive human language understanding and generation capabilities. Therefore, the application of LLMs in medicine to assist physicians and patient care emerges as a promising research direction in both artificial intelligence and clinical medicine. To this end, this survey provides a comprehensive overview of the current progress, applications, and challenges faced by LLMs in medicine. Specifically, we aim to address the following questions: 1) What are LLMs and how can medical LLMs be built? 2) What are the downstream performances of medical LLMs? 3) How can medical LLMs be utilized in real-world clinical practice? 4) What challenges arise from the use of medical LLMs? 5) How can we better construct and utilize medical LLMs? As a result, this survey aims to provide insights into the opportunities and challenges of LLMs in medicine and serve as a valuable resource for constructing practical and effective medical LLMs. A regularly updated list of practical guide resources of medical LLMs can be found at https://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuide.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語理解と生成能力によって大きな注目を集めている。 したがって、医療におけるLLMの応用は、人工知能と臨床医学の両方において有望な研究方向として、医師や患者医療を支援するために現れる。 この目的のために、この調査は医学におけるllmが直面する現在の進歩、応用、課題の概要を提供する。 具体的には,以下の問題に対処することを目的とする。 1) LLMとは何で, 医療用 LLM はどのように構築できるのか? 2)医療用llmのダウンストリームパフォーマンスはどのようなものか? 3) 医療用llmは現実世界の診療にどのように活用できるのか? 4) 医療用LSMの使用による課題は何か。 5)医療用LLMの構築と活用について その結果,本調査は医学におけるLLMの機会と課題に関する知見を提供し,実用的で効果的なLLMを構築するための貴重な資源となることを目的としている。 医療用LCMの実践的ガイドリソースの定期的に更新されたリストは、https://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuideにある。

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