論文の概要: Large Language Models for Medicine: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13055v1
• Date: Mon, 20 May 2024 02:32:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 04:32:08.862167
• Title: Large Language Models for Medicine: A Survey
• Title（参考訳）: 医学のための大規模言語モデル:サーベイ
• Authors: Yanxin Zheng, Wensheng Gan, Zefeng Chen, Zhenlian Qi, Qian Liang, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、デジタル経済のデジタルインテリジェンスにおける課題に対処するために開発された。 本稿では,医療用LLMの要件と応用について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.720633684205424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address challenges in the digital economy's landscape of digital intelligence, large language models (LLMs) have been developed. Improvements in computational power and available resources have significantly advanced LLMs, allowing their integration into diverse domains for human life. Medical LLMs are essential application tools with potential across various medical scenarios. In this paper, we review LLM developments, focusing on the requirements and applications of medical LLMs. We provide a concise overview of existing models, aiming to explore advanced research directions and benefit researchers for future medical applications. We emphasize the advantages of medical LLMs in applications, as well as the challenges encountered during their development. Finally, we suggest directions for technical integration to mitigate challenges and potential research directions for the future of medical LLMs, aiming to meet the demands of the medical field better.
• Abstract（参考訳）: デジタル経済のデジタルインテリジェンスにおける課題に対処するため,大規模言語モデル(LLM)が開発されている。 計算能力と利用可能な資源の改善により、LLMは大幅に進歩し、人間の生活のために様々な領域に統合された。 医療用LSMは、様々な医療シナリオにまたがる潜在的な応用ツールである。 本稿では,医療用LLMの要件と応用に焦点をあてて,LLMの発展を概観する。 我々は,先進的な研究の方向性を探究し,将来の医学的応用のために研究者に利益をもたらすことを目的とした,既存モデルの簡潔な概要を提供する。 アプリケーションにおける医療用LDMの利点と,その開発における課題を強調した。 最後に,医療分野の要求に応えつつ,今後のLLMの課題と研究の方向性を緩和する技術統合の方向性を提案する。

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