論文の概要: A Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15777v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 09:55:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 19:30:27.584481
- Title: A Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry
- Title(参考訳): 医療産業における大規模言語モデル応用の評価に関する総合的研究
- Authors: Yining Huang, Keke Tang, Meilian Chen,
- Abstract要約: GPTやBERTのような大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の高度な能力で様々な産業に影響を与えている。
この包括的調査は、医療におけるLSMの広範な適用と必要な評価を概説する。
本調査は,臨床環境,医療用テキストデータ処理,研究,教育,公衆衛生への意識といった分野におけるLCM応用の詳細な分析を行うために構成されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8704964543257245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Since the inception of the Transformer architecture in 2017, Large Language Models (LLMs) such as GPT and BERT have evolved significantly, impacting various industries with their advanced capabilities in language understanding and generation. These models have shown potential to transform the medical field, highlighting the necessity for specialized evaluation frameworks to ensure their effective and ethical deployment. This comprehensive survey delineates the extensive application and requisite evaluation of LLMs within healthcare, emphasizing the critical need for empirical validation to fully exploit their capabilities in enhancing healthcare outcomes. Our survey is structured to provide an in-depth analysis of LLM applications across clinical settings, medical text data processing, research, education, and public health awareness. We begin by exploring the roles of LLMs in different medical applications, detailing how they are evaluated based on their performance in tasks such as clinical application, medical text data processing, information retrieval, data analysis, medical scientific writing, educational content generation etc. The subsequent sections delve into the methodologies employed in these evaluations, discussing the benchmarks and metrics used to assess the models' effectiveness, accuracy, and ethical alignment. Through this survey, we aim to equip healthcare professionals, researchers, and policymakers with a comprehensive understanding of the potential strengths and limitations of LLMs in medical applications. By providing detailed insights into the evaluation processes and the challenges faced in integrating LLMs into healthcare, this survey seeks to guide the responsible development and deployment of these powerful models, ensuring they are harnessed to their full potential while maintaining stringent ethical standards.
- Abstract(参考訳): 2017年のTransformerアーキテクチャの開始以来、GPTやBERTのような大規模言語モデル(LLM)は大幅に進化し、言語理解と生成の高度な能力を持つ様々な産業に影響を与えた。
これらのモデルは、医療分野を変革する可能性を示し、その効果的かつ倫理的な展開を保証するための特別な評価フレームワークの必要性を強調している。
この包括的調査は、医療におけるLSMの広範な適用と必要な評価を概説し、医療の成果を高める上で、その能力を完全に活用するための実証的検証の重要性を強調した。
本調査は,臨床環境,医療用テキストデータ処理,研究,教育,公衆衛生への意識といった分野におけるLCM応用の詳細な分析を行うために構成されている。
まず,臨床応用,医用テキストデータ処理,情報検索,データ分析,医学論文作成,教育コンテンツ生成などの業務において,その業績に基づいて評価される役割について検討する。
その後のセクションでは、これらの評価で使用される方法論を掘り下げ、モデルの有効性、正確性、倫理的整合性を評価するために使用されるベンチマークとメトリクスについて議論した。
本調査は,医療従事者,研究者,政策立案者に対して,医療応用におけるLCMの潜在的な強みと限界を包括的に理解することを目的としている。
この調査は、評価プロセスとLSMを医療に組み込む上で直面する課題に関する詳細な洞察を提供することによって、これらの強力なモデルの責任ある開発と展開をガイドし、厳格な倫理基準を維持しながら、その潜在能力を最大限に活用することを目指している。
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