Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large language models in healthcare and medical domain: A review

論文の概要: Large language models in healthcare and medical domain: A review

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06775v2
Date: Mon, 8 Jul 2024 14:01:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 02:58:36.787837
Title: Large language models in healthcare and medical domain: A review
Title（参考訳）: 医療・医療分野における大規模言語モデル : レビュー
Authors: Zabir Al Nazi, Wei Peng,
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.456243157307507
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The deployment of large language models (LLMs) within the healthcare sector has sparked both enthusiasm and apprehension. These models exhibit the remarkable capability to provide proficient responses to free-text queries, demonstrating a nuanced understanding of professional medical knowledge. This comprehensive survey delves into the functionalities of existing LLMs designed for healthcare applications, elucidating the trajectory of their development, starting from traditional Pretrained Language Models (PLMs) to the present state of LLMs in healthcare sector. First, we explore the potential of LLMs to amplify the efficiency and effectiveness of diverse healthcare applications, particularly focusing on clinical language understanding tasks. These tasks encompass a wide spectrum, ranging from named entity recognition and relation extraction to natural language inference, multi-modal medical applications, document classification, and question-answering. Additionally, we conduct an extensive comparison of the most recent state-of-the-art LLMs in the healthcare domain, while also assessing the utilization of various open-source LLMs and highlighting their significance in healthcare applications. Furthermore, we present the essential performance metrics employed to evaluate LLMs in the biomedical domain, shedding light on their effectiveness and limitations. Finally, we summarize the prominent challenges and constraints faced by large language models in the healthcare sector, offering a holistic perspective on their potential benefits and shortcomings. This review provides a comprehensive exploration of the current landscape of LLMs in healthcare, addressing their role in transforming medical applications and the areas that warrant further research and development.
Abstract（参考訳）: 医療分野における大規模言語モデル(LLM)の展開は、熱意と不安の両方を引き起こしている。これらのモデルは、フリーテキストクエリに熟練した応答を提供する優れた能力を示し、専門的な医療知識の微妙な理解を示している。この包括的調査は、従来のプレトレーニング言語モデル(PLM)から、医療分野におけるLLMの現在の状態に至るまで、医療応用用に設計された既存のLLMの機能について、その開発の軌跡を解明するものである。まず,多種多様な医療応用の効率と有効性,特に臨床言語理解タスクに焦点を当てたLCMの可能性を検討する。これらのタスクは、名前付きエンティティ認識や関係抽出から自然言語推論、マルチモーダル医療応用、文書分類、質問応答まで幅広い範囲に及んでいる。さらに、医療領域における最新の技術 LLM の広範な比較を行い、また、様々なオープンソース LLM の利用状況を評価し、医療分野におけるその意義を強調した。さらに, バイオメディカル領域におけるLSMの評価に要する性能指標について述べる。最後に、医療分野における大きな言語モデルが直面する顕著な課題と制約を要約し、その潜在的なメリットと欠点に関する全体論的な視点を提供する。このレビューは、医療におけるLLMの現在の展望を包括的に調査し、医療応用の変革におけるその役割と、さらなる研究と開発を保証している領域に対処するものである。

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