論文の概要: Digital Diagnostics: The Potential Of Large Language Models In Recognizing Symptoms Of Common Illnesses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06712v1
• Date: Thu, 9 May 2024 15:12:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 20:31:40.631474
• Title: Digital Diagnostics: The Potential Of Large Language Models In Recognizing Symptoms Of Common Illnesses
• Title（参考訳）: デジタル診断:一般的な病気の症状を認識するための大規模言語モデルの可能性
• Authors: Gaurav Kumar Gupta, Aditi Singh, Sijo Valayakkad Manikandan, Abul Ehtesham,
• Abstract要約: 本研究は,患者症状を解釈し,一般的な疾患に適合する診断を判定することにより,各モデルの診断能力を評価する。 GPT-4は、医療データに基づくトレーニングの深部および完全な履歴から高い診断精度を示す。 Geminiは、病気のトリアージにおいて重要なツールとして高い精度で実行し、信頼性のあるモデルになる可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2995925627097048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent swift development of LLMs like GPT-4, Gemini, and GPT-3.5 offers a transformative opportunity in medicine and healthcare, especially in digital diagnostics. This study evaluates each model diagnostic abilities by interpreting a user symptoms and determining diagnoses that fit well with common illnesses, and it demonstrates how each of these models could significantly increase diagnostic accuracy and efficiency. Through a series of diagnostic prompts based on symptoms from medical databases, GPT-4 demonstrates higher diagnostic accuracy from its deep and complete history of training on medical data. Meanwhile, Gemini performs with high precision as a critical tool in disease triage, demonstrating its potential to be a reliable model when physicians are trying to make high-risk diagnoses. GPT-3.5, though slightly less advanced, is a good tool for medical diagnostics. This study highlights the need to study LLMs for healthcare and clinical practices with more care and attention, ensuring that any system utilizing LLMs promotes patient privacy and complies with health information privacy laws such as HIPAA compliance, as well as the social consequences that affect the varied individuals in complex healthcare contexts. This study marks the start of a larger future effort to study the various ways in which assigning ethical concerns to LLMs task of learning from human biases could unearth new ways to apply AI in complex medical settings.
• Abstract（参考訳）: GPT-4、Gemini、GPT-3.5といった最近のLCMの迅速な開発は、医学や医療、特にデジタル診断において変革の機会を提供する。 本研究は,患者症状を解釈し,一般的な疾患に適合する診断を判定することにより,各モデルの診断能力を評価し,各モデルが診断精度と効率を著しく向上することを示した。 医学データベースからの症状に基づく一連の診断プロンプトを通じて、GPT-4は、医療データに対するトレーニングの深い、完全な履歴から、より高い診断精度を示す。 一方、ジェミニは病気のトリアージにおいて重要なツールとして高い精度で行動し、医師がリスクの高い診断をしようとしているときに信頼できるモデルになる可能性を示している。 GPT-3.5はやや進歩していないが、医療診断には良いツールである。 この研究は、医療や臨床の実践において、より注意と注意を払ってLSMを研究することの必要性を強調し、LSMを利用するシステムは患者のプライバシを促進し、HIPAAコンプライアンスなどの健康情報プライバシー法に準拠すると共に、複雑な医療状況における多様な個人に影響を与える社会的影響を確実にする。 この研究は、人間の偏見から学習するLLMのタスクに倫理的懸念を割り当てることによって、複雑な医療環境にAIを適用する新しい方法を見つける様々な方法を研究するための、より大規模な取り組みの始まりである。

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