論文の概要: Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Bibliometric Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16303v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 21:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:36:48.989916
• Title: Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Bibliometric Review
• Title（参考訳）: バイオメディカル・ヘルスインフォマティクスにおける大規模言語モデル
• Authors: Huizi Yu, Lizhou Fan, Lingyao Li, Jiayan Zhou, Zihui Ma, Lu Xian, Wenyue Hua, Sijia He, Mingyu Jin, Yongfeng Zhang, Ashvin Gandhi, Xin Ma,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカル・ヘルスインフォマティクス(BHI)において、急速に重要なツールになりつつある。 本書評は,2022年から2023年までの研究論文やコラボレーションネットワークを調査し,LLMがBHIでどのように使われているかを示すパノラマ的な視点を提供することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.532570258954898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have rapidly become important tools in Biomedical and Health Informatics (BHI), enabling new ways to analyze data, treat patients, and conduct research. This bibliometric review aims to provide a panoramic view of how LLMs have been used in BHI by examining research articles and collaboration networks from 2022 to 2023. It further explores how LLMs can improve Natural Language Processing (NLP) applications in various BHI areas like medical diagnosis, patient engagement, electronic health record management, and personalized medicine. To do this, our bibliometric review identifies key trends, maps out research networks, and highlights major developments in this fast-moving field. Lastly, it discusses the ethical concerns and practical challenges of using LLMs in BHI, such as data privacy and reliable medical recommendations. Looking ahead, we consider how LLMs could further transform biomedical research as well as healthcare delivery and patient outcomes. This comprehensive review serves as a resource for stakeholders in healthcare, including researchers, clinicians, and policymakers, to understand the current state and future potential of LLMs in BHI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカルおよびヘルスインフォマティクス(BHI)において急速に重要なツールとなり、データを分析し、患者を治療し、研究を行う新しい方法を可能にしている。 本書評は,2022年から2023年までの研究論文やコラボレーションネットワークを調査し,LLMがBHIでどのように使われているかを示すパノラマ的な視点を提供することを目的とする。 LLMは、医療診断、患者のエンゲージメント、電子カルテ管理、パーソナライズドメディカル医療など、さまざまなBHI領域における自然言語処理(NLP)の応用をどのように改善するかについても検討している。 これを実現するために,本書評では,重要なトレンドを特定し,研究ネットワークをマップアウトし,この急速移動分野における主要な発展点を明らかにする。 最後に、データプライバシや信頼できる医療レコメンデーションなど、BHIにおけるLLMの使用に関する倫理的懸念と実践的課題について論じる。 今後は、LLMが医療提供や患者の成果だけでなく、バイオメディカル研究をさらに変えていくかを検討する。 この総合的なレビューは、BHIにおけるLLMの現状と将来の可能性を理解するために、研究者、臨床医、政策立案者を含む医療関係者のリソースとなる。

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