Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guiding Clinical Reasoning with Large Language Models via Knowledge Seeds

論文の概要: Guiding Clinical Reasoning with Large Language Models via Knowledge Seeds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06609v2
Date: Sat, 8 Jun 2024 04:14:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 00:53:58.335208
Title: Guiding Clinical Reasoning with Large Language Models via Knowledge Seeds
Title（参考訳）: 知識シードを用いた大規模言語モデルによる臨床推論の指導
Authors: Jiageng WU, Xian Wu, Jie Yang,
Abstract要約: 臨床推論(英: Clinical reasoning)とは、医師が患者の評価と管理に用いている認知過程のことである。本研究では,医学的知識によるLCMの強化を目的とした新しい枠組みであるICP(In-Context Padding)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.99251005719732
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Clinical reasoning refers to the cognitive process that physicians employ in evaluating and managing patients. This process typically involves suggesting necessary examinations, diagnosing patients' diseases, and deciding on appropriate therapies, etc. Accurate clinical reasoning requires extensive medical knowledge and rich clinical experience, setting a high bar for physicians. This is particularly challenging in developing countries due to the overwhelming number of patients and limited physician resources, contributing significantly to global health inequity and necessitating automated clinical reasoning approaches. Recently, the emergence of large language models (LLMs) such as ChatGPT and GPT-4 have demonstrated their potential in clinical reasoning. However, these LLMs are prone to hallucination problems, and the reasoning process of LLMs may not align with the clinical decision path of physicians. In this study, we introduce a novel framework, In-Context Padding (ICP), designed to enhance LLMs with medical knowledge. Specifically, we infer critical clinical reasoning elements (referred to as knowledge seeds) and use these as anchors to guide the generation process of LLMs. Experiments on two clinical question datasets demonstrate that ICP significantly improves the clinical reasoning ability of LLMs.
Abstract（参考訳）: 臨床推論(英: Clinical reasoning)とは、医師が患者の評価と管理に用いている認知過程のことである。このプロセスは通常、必要な検査、患者の病気の診断、適切な治療法の決定などを提案する。正確な臨床推論には広範な医学的知識と豊富な臨床経験が必要であり、医師にとって高い基準を設定できる。これは、患者が圧倒的に多く、医師のリソースが限られているため、発展途上国では特に困難であり、世界的な健康上の不平等に大きく寄与し、自動的な臨床推論アプローチを必要としている。近年,ChatGPT や GPT-4 などの大型言語モデル (LLM) の出現は臨床推論においてその可能性を示している。しかし、これらのLSMは幻覚障害を起こしやすいため、LSMの推論過程は、医師の臨床的決定経路と一致しない可能性がある。本研究では,医学的知識によるLCMの強化を目的とした新しい枠組みであるICP(In-Context Padding)を提案する。具体的には、重要な臨床理由付け要素(知識種)を推測し、これらをアンカーとしてLLMの生成過程を導出する。 2つの臨床質問データセットの実験により、ICPはLSMの臨床的推論能力を大幅に改善することが示された。

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