論文の概要: Evaluating large language models in medical applications: a survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07468v1
• Date: Mon, 13 May 2024 05:08:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 14:54:35.733527
• Title: Evaluating large language models in medical applications: a survey
• Title（参考訳）: 医療応用における大規模言語モデルの評価--アンケート調査から
• Authors: Xiaolan Chen, Jiayang Xiang, Shanfu Lu, Yexin Liu, Mingguang He, Danli Shi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにまたがる変換可能性を持つ強力なツールとして登場した。 医学的文脈におけるLCMのパフォーマンスを評価することは、医療情報の複雑で批判的な性質から、ユニークな課題を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5923327069574245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have emerged as powerful tools with transformative potential across numerous domains, including healthcare and medicine. In the medical domain, LLMs hold promise for tasks ranging from clinical decision support to patient education. However, evaluating the performance of LLMs in medical contexts presents unique challenges due to the complex and critical nature of medical information. This paper provides a comprehensive overview of the landscape of medical LLM evaluation, synthesizing insights from existing studies and highlighting evaluation data sources, task scenarios, and evaluation methods. Additionally, it identifies key challenges and opportunities in medical LLM evaluation, emphasizing the need for continued research and innovation to ensure the responsible integration of LLMs into clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療や医療など、多くの領域にわたる変革の可能性を持つ強力なツールとして登場した。 医療分野では、LSMは臨床決定支援から患者教育まで幅広い課題を約束する。 しかし, 医学的文脈におけるLCMの性能評価は, 医療情報の複雑で批判的な性質から, 独特な課題を呈している。 本稿では,医学的LCM評価の展望を概観し,既存の研究から洞察を合成し,評価データソース,タスクシナリオ,評価方法の強調を行う。 さらに、LSMの医療的評価における重要な課題と機会を特定し、LSMの臨床的実践への責任ある統合を保証するための継続的な研究と革新の必要性を強調している。

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