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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05112v6
• Date: Wed, 10 Jul 2024 22:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 23:37:48.648784
• 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 : 進歩, 応用, 課題
• Authors: Hongjian Zhou, Fenglin Liu, Boyang Gu, Xinyu Zou, Jinfa Huang, Jinge Wu, Yiru Li, Sam S. Chen, Peilin Zhou, Junling Liu, Yining Hua, Chengfeng Mao, Chenyu You, Xian Wu, Yefeng Zheng, Lei Clifton, Zheng Li, Jiebo Luo, David A. Clifton,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解し、生成する能力のために大きな注目を集めている。 本総説は,医学におけるLSMの開発と展開について概説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）: 85.09998659355038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs), such as ChatGPT, have received substantial attention due to their capabilities for understanding and generating human language. While there has been a burgeoning trend in research focusing on the employment of LLMs in supporting different medical tasks (e.g., enhancing clinical diagnostics and providing medical education), a review of these efforts, particularly their development, practical applications, and outcomes in medicine, remains scarce. Therefore, this review aims to provide a detailed overview of the development and deployment of LLMs in medicine, including the challenges and opportunities they face. In terms of development, we provide a detailed introduction to the principles of existing medical LLMs, including their basic model structures, number of parameters, and sources and scales of data used for model development. It serves as a guide for practitioners in developing medical LLMs tailored to their specific needs. In terms of deployment, we offer a comparison of the performance of different LLMs across various medical tasks, and further compare them with state-of-the-art lightweight models, aiming to provide an understanding of the advantages and limitations of LLMs in medicine. Overall, in this review, we address the following questions: 1) What are the practices for developing medical LLMs 2) How to measure the medical task performance of LLMs in a medical setting? 3) How have medical LLMs been employed in real-world practice? 4) What challenges arise from the use of medical LLMs? and 5) How to more effectively develop and deploy medical LLMs? By answering these questions, this review aims to provide insights into the opportunities for LLMs in medicine and serve as a practical resource. We also maintain a regularly updated list of practical guides on medical LLMs 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、人間の言語を理解して生成する能力のために、かなりの注目を集めている。 様々な医療業務(例えば、臨床診断の強化、医学教育の提供)におけるLSMの活用に焦点をあてた研究が盛んに行われているが、これらの取り組み、特にその開発、実践的応用、医学における成果のレビューは乏しいままである。 そこで本報告では,医学におけるLSMの開発と展開について,それらが直面する課題や機会を概観する。 開発に関しては,基礎的なモデル構造,パラメータの数,モデル開発に使用されるデータソースとスケールなど,既存の医療用LCMの原理を詳細に紹介する。 特定のニーズに合わせて医療用LLMを開発する実践者のためのガイドとして機能する。 展開の面では、様々な医療タスクにおける異なるLSMの性能の比較を行い、さらに医学におけるLSMの利点と限界を理解することを目的として、最先端の軽量モデルと比較する。 全体として、このレビューでは、以下の疑問に対処する。 1)医療用LSMの開発における実践 2) 医療現場におけるLCMの医療タスクパフォーマンスの測定方法 3)医療用LLMはどのようにして現実の実践に使われてきたか? 4) 医療用LSMの使用による課題は何か。 そして 5)医療用LLMをより効果的に開発・展開する方法 これらの疑問に答えることにより、医学におけるLSMの機会についての洞察を提供し、実践的な資源として機能することを目的としている。 また、医療用LCMの実践的ガイドをhttps://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuideで定期的に更新している。

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