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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11407v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 01:12:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:35:32.226615
• 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: 大規模言語モデル(LLM)の開発は、会話タスクにおける変換パラダイムとして進化してきた。 GeminiをGoogle検索と統合し、GPT-4.0をBing検索と統合したことで、自己診断の傾向が変化した。 自己診断作業における最先端GPT-4.0と料金ゲミニモデルの性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in deep learning have generated a large-scale interest in the development of foundational deep learning models. The development of Large Language Models (LLM) has evolved as a transformative paradigm in conversational tasks, which has led to its integration and extension even in the critical domain of healthcare. With LLMs becoming widely popular and their public access through open-source models and integration with other applications, there is a need to investigate their potential and limitations. One such crucial task where LLMs are applied but require a deeper understanding is that of self-diagnosis of medical conditions based on bias-validating symptoms in the interest of public health. The widespread integration of Gemini with Google search and GPT-4.0 with Bing search has led to a shift in the trend of self-diagnosis using search engines to conversational LLM models. Owing to the critical nature of the task, it is prudent to investigate and understand the potential and limitations of public LLMs in the task of self-diagnosis. In this study, we prepare a prompt engineered dataset of 10000 samples and test the performance on the general task of self-diagnosis. We compared the performance of both the state-of-the-art GPT-4.0 and the fee Gemini model on the task of self-diagnosis and recorded contrasting 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）: 深層学習の進歩は、基礎的な深層学習モデルの開発に大きな関心を呼んだ。 LLM(Large Language Models)の開発は、会話タスクにおける変革的パラダイムとして発展し、医療の重要な領域においてさえその統合と拡張につながっている。 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、他のアプリケーションと統合されるようになると、その可能性や制限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の1つは、公衆衛生の利益に偏りのある症状に基づく、医学的状態の自己診断である。 GeminiをGoogle検索と統合し、GPT-4.0をBing検索と統合することで、検索エンジンを用いた自己診断のトレンドを会話型LLMモデルにシフトさせた。 課題の批判的な性質から、自己診断の課題における公共LLMの可能性と限界を調査し、理解することが賢明である。 そこで本研究では,1万個のサンプルを自動生成したデータセットを作成し,自己診断の一般的な課題における性能を検証した。 自己診断作業におけるGPT-4.0と料金ゲミニモデルの性能を比較し,比較精度は63.07%,6.01%であった。 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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