Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introducing L2M3, A Multilingual Medical Large Language Model to Advance Health Equity in Low-Resource Regions

論文の概要: Introducing L2M3, A Multilingual Medical Large Language Model to Advance Health Equity in Low-Resource Regions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08705v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 07:39:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 19:11:57.975086
Title: Introducing L2M3, A Multilingual Medical Large Language Model to Advance Health Equity in Low-Resource Regions
Title（参考訳）: 低リソース領域における健康状態向上のための多言語医療大言語モデルL2M3の導入
Authors: Agasthya Gangavarapu,
Abstract要約: 本稿では,機械翻訳モデルと統合されたLarge Language Models(LLM)のパワーを利用する,革新的なアプローチを提案する。私は、優れた翻訳能力を備え、医療的正確性を確保するために、オープンソースのデータセットを厳格に微調整するモデルを作りました。この戦略的革新は、文脈的に適切な医療知識と診断ツールを備えたCHWを提供することで、医療サービスのアクセシビリティと品質を著しく向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Addressing the imminent shortfall of 10 million health workers by 2030, predominantly in Low- and Middle-Income Countries (LMICs), this paper introduces an innovative approach that harnesses the power of Large Language Models (LLMs) integrated with machine translation models. This solution is engineered to meet the unique needs of Community Health Workers (CHWs), overcoming language barriers, cultural sensitivities, and the limited availability of medical dialog datasets. I have crafted a model that not only boasts superior translation capabilities but also undergoes rigorous fine-tuning on open-source datasets to ensure medical accuracy and is equipped with comprehensive safety features to counteract the risks of misinformation. Featuring a modular design, this approach is specifically structured for swift adaptation across various linguistic and cultural contexts, utilizing open-source components to significantly reduce healthcare operational costs. This strategic innovation markedly improves the accessibility and quality of healthcare services by providing CHWs with contextually appropriate medical knowledge and diagnostic tools. This paper highlights the transformative impact of this context-aware LLM, underscoring its crucial role in addressing the global healthcare workforce deficit and propelling forward healthcare outcomes in LMICs.
Abstract（参考訳）: 2030年までには、主に低所得国と中所得国(LMICs)で1000万人の医療従事者の差し迫った不足に対処し、機械翻訳モデルと統合された大規模言語モデル(LLMs)の力を利用する革新的なアプローチを導入する。このソリューションは、コミュニティヘルスワーカー(CHW)のユニークなニーズ、言語障壁の克服、文化的な感受性、医療ダイアログデータセットの限られた可用性を満たすために設計されている。私は、優れた翻訳能力を誇っているだけでなく、医療精度を確保するためにオープンソースのデータセットを厳格に微調整し、誤情報のリスクに対処する包括的安全機能を備えたモデルを作りました。モジュラーデザインを特徴とするこのアプローチは、さまざまな言語的、文化的なコンテキストに迅速に適応するために、オープンソースのコンポーネントを活用して、医療運用コストを大幅に削減するために、特に構成されている。この戦略的革新は、文脈的に適切な医療知識と診断ツールを備えたCHWを提供することで、医療サービスのアクセシビリティと品質を著しく向上させる。本稿は、この文脈を意識したLDMの変革的影響を強調し、世界医療労働力不足への対処と、LMICにおける医療成果の推進において、その重要な役割を浮き彫りにしている。

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