論文の概要: Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of
Biomedical Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07510v2
- Date: Thu, 18 Jan 2024 07:47:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 13:06:25.696570
- Title: Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of
Biomedical Question Answering
- Title（参考訳）: ChatGPT for Biology and Medicine: a Complete Review of Biomedical Question Answering
- Authors: Qing Li, Lei Li, Yu Li
- Abstract要約: ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。
これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.569980942498347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: ChatGPT explores a strategic blueprint of question answering (QA) in
delivering medical diagnosis, treatment recommendations, and other healthcare
support. This is achieved through the increasing incorporation of medical
domain data via natural language processing (NLP) and multimodal paradigms. By
transitioning the distribution of text, images, videos, and other modalities
from the general domain to the medical domain, these techniques have expedited
the progress of medical domain question answering (MDQA). They bridge the gap
between human natural language and sophisticated medical domain knowledge or
expert manual annotations, handling large-scale, diverse, unbalanced, or even
unlabeled data analysis scenarios in medical contexts. Central to our focus is
the utilizing of language models and multimodal paradigms for medical question
answering, aiming to guide the research community in selecting appropriate
mechanisms for their specific medical research requirements. Specialized tasks
such as unimodal-related question answering, reading comprehension, reasoning,
diagnosis, relation extraction, probability modeling, and others, as well as
multimodal-related tasks like vision question answering, image caption,
cross-modal retrieval, report summarization, and generation, are discussed in
detail. Each section delves into the intricate specifics of the respective
method under consideration. This paper highlights the structures and
advancements of medical domain explorations against general domain methods,
emphasizing their applications across different tasks and datasets. It also
outlines current challenges and opportunities for future medical domain
research, paving the way for continued innovation and application in this
rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。
これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
テキスト,画像,ビデオ,その他のモダリティの分布を一般ドメインから医療ドメインに移行することにより,これらの手法は医療ドメイン質問応答(MDQA)の進展を早めた。
人間の自然言語と高度な医学領域知識や専門家の手動アノテーションの間のギャップを橋渡しし、大規模で多様で、バランスのとれない、あるいはラベルのないデータ分析シナリオを医療現場で扱う。
本研究の焦点は, 言語モデルとマルチモーダルパラダイムを医療質問応答に活用することであり, 特定の医学研究要求に対して適切なメカニズムを選択することを目的としている。
視覚的質問応答,イメージキャプション,クロスモーダル検索,レポート要約,生成といったマルチモーダル関連タスクだけでなく,一助詞関連質問応答,読解理解,推論,診断,関係抽出,確率モデリングなどの特殊タスクについても詳細に論じる。
各セクションは、考慮中の各メソッドの複雑な仕様に分解する。
本稿では,一般的なドメインメソッドに対する医学領域探索の構造と進歩について述べ,さまざまなタスクやデータセットにまたがってその応用を強調する。
また、今後の医学領域研究の課題と機会を概説し、この急速に発展する分野における継続的なイノベーションと応用への道を開く。
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