Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Review with Bibliometric Analysis

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16303v4
Date: Sun, 28 Jul 2024 03:24:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 23:47:39.631952
Title: Large Language Models in Biomedical and Health Informatics: A Review with Bibliometric Analysis
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 : 文献分析による考察
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。本研究の目的は、BHIにおけるLLM応用の総合的な概要を提供し、その変容の可能性を強調し、関連する倫理的・実践的課題に対処することである。
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 study aims to provide a comprehensive overview of LLM applications in BHI, highlighting their transformative potential and addressing the associated ethical and practical challenges. We reviewed 1,698 research articles from January 2022 to December 2023, categorizing them by research themes and diagnostic categories. Additionally, we conducted network analysis to map scholarly collaborations and research dynamics. Our findings reveal a substantial increase in the potential applications of LLMs to a variety of BHI tasks, including clinical decision support, patient interaction, and medical document analysis. Notably, LLMs are expected to be instrumental in enhancing the accuracy of diagnostic tools and patient care protocols. The network analysis highlights dense and dynamically evolving collaborations across institutions, underscoring the interdisciplinary nature of LLM research in BHI. A significant trend was the application of LLMs in managing specific disease categories such as mental health and neurological disorders, demonstrating their potential to influence personalized medicine and public health strategies. LLMs hold promising potential to further transform biomedical research and healthcare delivery. While promising, the ethical implications and challenges of model validation call for rigorous scrutiny to optimize their benefits in clinical settings. This survey 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。本研究の目的は、BHIにおけるLLM応用の総合的な概要を提供し、その変容の可能性を強調し、関連する倫理的・実践的課題に対処することである。我々は2022年1月から2023年12月までに1,698件の調査論文をレビューし、研究テーマと診断カテゴリーで分類した。さらに,ネットワーク解析を行い,学術的なコラボレーションと研究のダイナミクスをマッピングした。本研究は,臨床診断支援,患者との相互作用,医療文書分析など,様々なBHIタスクに対するLSMの潜在的な応用が著しく増加したことを明らかにする。特に,LSMは診断ツールや患者ケアプロトコルの精度向上に有効であることが期待されている。ネットワーク分析は、BHIにおけるLLM研究の学際的な性質を基盤として、機関間の密集的かつ動的に進化するコラボレーションを強調している。顕著な傾向は、メンタルヘルスや神経疾患などの特定の疾患カテゴリーの管理にLLMを適用し、パーソナライズされた医療や公衆衛生戦略に影響を与える可能性を示したことである。 LLMは、バイオメディカル研究と医療提供をさらに変革する有望な可能性を秘めている。有望な一方で、モデル検証の倫理的意味と課題は、臨床環境での利益を最適化するために厳格な精査を要求する。この調査は、BHIにおけるLSM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して機能する。

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