論文の概要: Can Public LLMs be used for Self-Diagnosis of Medical Conditions ?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11407v1
• Date: Sat, 18 May 2024 22:43:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 17:49:33.858855
• Title: Can Public LLMs be used for Self-Diagnosis of Medical Conditions ?
• Title（参考訳）: LLMは医療現場の自己診断に利用できるか?
• Authors: Nikil Sharan Prabahar Balasubramanian, Sagnik Dakshit,
• Abstract要約: 自己診断作業におけるGPT-4.0とGeminiモデルの性能の比較を行った。 Retrieval Augmented Generation を用いた自己診断タスクの性能向上と可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancements in the development of Large Language Models have evolved as a transformative paradigm in conversational tasks which has led to its integration in the critical domain of healthcare. With LLMs becoming widely popular and their public access through open-source models, there is a need to investigate their potential and limitations. One such critical task where LLMs are applied but require a deeper understanding is that of self-diagnosis of medical conditions in the interest of public health. The widespread integration of Gemini with Google search, GPT-4.0 with Bing search, has led to shift in trend of self-diagnosis from search engine LLMs. In this paper, we prepare a prompt engineered dataset of 10000 samples and test the performance on the general task of self-diagnosis. We compare the performance of GPT-4.0 and Gemini model on the task of self-diagnosis and record accuracies of 63.07% and 6.01% respectively. We also discuss the challenges, limitations, and potential of both Gemini and GPT-4.0 for the task of self-diagnosis to facilitate future research and towards the broader impact of general public knowledge. Furthermore, we demonstrate the potential and improvement in performance for the task of self-diagnosis using Retrieval Augmented Generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの開発の進展は、会話タスクにおける変革的パラダイムとして発展し、医療の重要領域にその統合をもたらした。 LLMが広く普及し、オープンソースモデルを通じてパブリックアクセスされるようになると、その可能性や限界を調査する必要がある。 LLMを適用するが、より深い理解を必要とする重要な課題は、公衆衛生に関心のある医療条件の自己診断である。 GeminiとGoogle検索の広範な統合、GPT-4.0とBing検索は、検索エンジンのLSMから自己診断の傾向に変化をもたらした。 本稿では,10000個のサンプルを迅速に構築したデータセットを作成し,自己診断の一般課題における性能試験を行う。 自己診断作業におけるGPT-4.0とGeminiモデルの性能を63.07%と6.01%で比較した。 また,ジェミニとGPT-4.0の課題,限界,可能性についても論じ,今後の研究の促進と一般知識の広範な影響に向けた自己診断の課題について論じる。 さらに,検索補助生成を用いた自己診断タスクの性能向上と可能性を示す。

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