論文の概要: LLMs-Healthcare : Current Applications and Challenges of Large Language Models in various Medical Specialties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12882v3
• Date: Mon, 26 Feb 2024 04:18:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 21:40:32.916003
• Title: LLMs-Healthcare : Current Applications and Challenges of Large Language Models in various Medical Specialties
• Title（参考訳）: LLMs-Healthcare : 各種医療分野における大規模言語モデルの現状と課題
• Authors: Ummara Mumtaz, Awais Ahmed, Summaya Mumtaz
• Abstract要約: 本稿では,医療分野におけるLarge Language Models(LLMs)の最近の進歩を概観する。 LLMは、医師、医療提供者、患者を含む医療支援において重要な役割を担っている。 LLMががん治療、皮膚科、歯科医療、神経変性疾患、精神保健にどのように応用されているか、私たちは光を当てました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We aim to present a comprehensive overview of the latest advancements in utilizing Large Language Models (LLMs) within the healthcare sector, emphasizing their transformative impact across various medical domains. LLMs have become pivotal in supporting healthcare, including physicians, healthcare providers, and patients. Our review provides insight into the applications of Large Language Models (LLMs) in healthcare, specifically focusing on diagnostic and treatment-related functionalities. We shed light on how LLMs are applied in cancer care, dermatology, dental care, neurodegenerative disorders, and mental health, highlighting their innovative contributions to medical diagnostics and patient care. Throughout our analysis, we explore the challenges and opportunities associated with integrating LLMs in healthcare, recognizing their potential across various medical specialties despite existing limitations. Additionally, we offer an overview of handling diverse data types within the medical field.
• Abstract（参考訳）: 我々は、医療分野における大規模言語モデル(llm)活用の最近の進歩を総合的に概観し、様々な医療領域にまたがる変革的影響を強調する。 LLMは、医師、医療提供者、患者を含む医療支援において重要な役割を担っている。 本稿では,医療におけるLarge Language Models(LLMs)の適用について,特に診断機能と治療関連機能について考察する。 LLMががん、皮膚科、歯科医療、神経変性疾患、精神保健にどのように応用されているかを明らかにするとともに、医療診断や患者医療に対する彼らの革新的な貢献を強調した。 分析を通じて、既存の制限にもかかわらず、様々な医療専門分野にまたがって、LSMを医療分野に統合する上での課題と機会について検討する。 さらに,医療分野における多様なデータ型への対応について概説する。

関連論文リスト

• Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
  大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。 本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
• CliMedBench: A Large-Scale Chinese Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models in Clinical Scenarios [50.032101237019205]
  CliMedBenchは、14のエキスパートによるコア臨床シナリオを備えた総合的なベンチマークである。 このベンチマークの信頼性はいくつかの点で確認されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T15:15:36Z)
• From Text to Multimodality: Exploring the Evolution and Impact of Large Language Models in Medical Practice [11.196196955468992]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのシステムからマルチモーダルプラットフォームへと急速に進化してきた。 医療におけるMLLMの現況を考察し,臨床診断支援,医用画像,患者エンゲージメント,研究の分野にまたがる応用を分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-14T02:35:29Z)
• RuleAlign: Making Large Language Models Better Physicians with Diagnostic Rule Alignment [54.91736546490813]
  本稿では,大規模言語モデルと特定の診断規則との整合性を考慮したルールアラインフレームワークを提案する。 患者と医師間の規則に基づくコミュニケーションを含む医療対話データセットを開発した。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:44:40Z)
• A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions [31.04135502285516]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力があることから、大きな注目を集めている。 LLMは医療分野において革新的で強力なアドジャンクとして出現し、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T03:15:13Z)
• Large Language Models for Medicine: A Survey [31.720633684205424]
  大規模言語モデル(LLM)は、デジタル経済のデジタルインテリジェンスにおける課題に対処するために開発された。 本稿では,医療用LLMの要件と応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T02:32:26Z)
• Evaluating large language models in medical applications: a survey [1.5923327069574245]
  大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにまたがる変換可能性を持つ強力なツールとして登場した。 医学的文脈におけるLCMのパフォーマンスを評価することは、医療情報の複雑で批判的な性質から、ユニークな課題を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T05:08:33Z)
• MedKP: Medical Dialogue with Knowledge Enhancement and Clinical Pathway Encoding [48.348511646407026]
  本稿では,知識向上と臨床パスウェイ符号化フレームワークを用いた医療対話について紹介する。 このフレームワークは、医療知識グラフを介して外部知識増強モジュールと、医療機関および医師の行動を介して、内部臨床経路をコードする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T10:57:45Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• Large language models in healthcare and medical domain: A review [4.456243157307507]
  大規模言語モデル(LLM)は、自由テキストクエリに対する熟練した応答を提供する。 このレビューでは、多様な医療応用の効率性と効果を増幅するLLMの可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T20:54:51Z)
• A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge [85.09998659355038]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T02:55:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。