Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ophtha-LLaMA2: A Large Language Model for Ophthalmology

論文の概要: Ophtha-LLaMA2: A Large Language Model for Ophthalmology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04906v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 08:43:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 15:34:37.143672
Title: Ophtha-LLaMA2: A Large Language Model for Ophthalmology
Title（参考訳）: Ophtha-LLaMA2:眼科用大規模言語モデル
Authors: Huan Zhao, Qian Ling, Yi Pan, Tianyang Zhong, Jin-Yu Hu, Junjie Yao, Fengqian Xiao, Zhenxiang Xiao, Yutong Zhang, San-Hua Xu, Shi-Nan Wu, Min Kang, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Xi Jiang, Tianming Liu, Yi Shao
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で大きな成功を収めた。本研究は,眼科疾患の診断に適したLLM「Ophtha-LLaMA2」を構築した。推測試験の結果,Ophtha-LLaMA2は細調整データセットが小さい場合でも,眼科診断において有意に良好な成績を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.39653268440651
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In recent years, pre-trained large language models (LLMs) have achieved tremendous success in the field of Natural Language Processing (NLP). Prior studies have primarily focused on general and generic domains, with relatively less research on specialized LLMs in the medical field. The specialization and high accuracy requirements for diagnosis in the medical field, as well as the challenges in collecting large-scale data, have constrained the application and development of LLMs in medical scenarios. In the field of ophthalmology, clinical diagnosis mainly relies on doctors' interpretation of reports and making diagnostic decisions. In order to take advantage of LLMs to provide decision support for doctors, we collected three modalities of ophthalmic report data and fine-tuned the LLaMA2 model, successfully constructing an LLM termed the "Ophtha-LLaMA2" specifically tailored for ophthalmic disease diagnosis. Inference test results show that even with a smaller fine-tuning dataset, Ophtha-LLaMA2 performs significantly better in ophthalmic diagnosis compared to other LLMs. It demonstrates that the Ophtha-LLaMA2 exhibits satisfying accuracy and efficiency in ophthalmic disease diagnosis, making it a valuable tool for ophthalmologists to provide improved diagnostic support for patients. This research provides a useful reference for the application of LLMs in the field of ophthalmology, while showcasing the immense potential and prospects in this domain.
Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理(NLP)分野において,事前学習型大規模言語モデル (LLM) が大きな成功を収めている。先行研究は主に一般領域と一般領域に焦点を当てており、医学分野における特殊なLSMの研究は比較的少ない。医療分野における診断の専門化と高精度化、および大規模データ収集の課題は、医療シナリオにおけるLCMの適用と開発を制約している。眼科領域では、臨床診断は主に医師による報告の解釈と診断の決定に依存している。医師の意思決定支援にLLMを活用するために,3種類の眼科報告データを収集し,LLaMA2モデルを微調整し,特に眼科疾患の診断に適したLLM「Ophtha-LLaMA2」の構築に成功した。推測試験の結果,Ophtha-LLaMA2は細調整データセットが小さい場合でも,他のLSMと比較して眼科診断において有意に優れていた。これは眼科疾患の診断における精度と効率を満足させるものであり、眼科医が患者に対するより良い診断支援を提供するのに有用なツールであることを示している。本研究は、眼科領域におけるLSMの応用に有用であり、この領域における潜在的ポテンシャルと展望を示している。

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