論文の概要: A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03712v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 03:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 18:35:44.940450
- Title: A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions
- Title（参考訳）: 医療用大規模言語モデルに関する調査研究:技術,応用,信頼性,今後の方向性
- Authors: Lei Liu, Xiaoyan Yang, Junchi Lei, Xiaoyang Liu, Yue Shen, Zhiqiang Zhang, Peng Wei, Jinjie Gu, Zhixuan Chu, Zhan Qin, Kui Ren,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力があることから、大きな注目を集めている。
LLMは医療分野において革新的で強力なアドジャンクとして出現し、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.04135502285516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs), such as GPT series models, have received substantial attention due to their impressive capabilities for generating and understanding human-level language. More recently, LLMs have emerged as an innovative and powerful adjunct in the medical field, transforming traditional practices and heralding a new era of enhanced healthcare services. This survey provides a comprehensive overview of Medical Large Language Models (Med-LLMs), outlining their evolution from general to the medical-specific domain (i.e, Technology and Application), as well as their transformative impact on healthcare (e.g., Trustworthiness and Safety). Concretely, starting from the fundamental history and technology of LLMs, we first delve into the progressive adaptation and refinements of general LLM models in the medical domain, especially emphasizing the advanced algorithms that boost the LLMs' performance in handling complicated medical environments, including clinical reasoning, knowledge graph, retrieval-augmented generation, human alignment, and multi-modal learning. Secondly, we explore the extensive applications of Med-LLMs across domains such as clinical decision support, report generation, and medical education, illustrating their potential to streamline healthcare services and augment patient outcomes. Finally, recognizing the imperative and responsible innovation, we discuss the challenges of ensuring fairness, accountability, privacy, and robustness in Med-LLMs applications. Finally, we conduct a concise discussion for anticipating possible future trajectories of Med-LLMs, identifying avenues for the prudent expansion of Med-LLMs. By consolidating above-mentioned insights, this review seeks to provide a comprehensive investigation of the potential strengths and limitations of Med-LLMs for professionals and researchers, ensuring a responsible landscape in the healthcare setting.
- Abstract（参考訳）: GPTシリーズモデルのような大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力を持つため、大きな注目を集めている。
最近では、LSMは医療分野における革新的で強力なアドジャンクトとして現れ、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
本調査は、医学大言語モデル(Med-LLMs)の概要を概観し、一般から医学特化領域(技術と応用)への進化の概要と、医療への転換的影響(信頼性と安全性など)について概説する。
具体的には, LLMの基本的歴史と技術から, まず医学領域における一般LLMモデルの進歩的適応と改良, 特に臨床推論, 知識グラフ, 検索強化生成, ヒューマンアライメント, マルチモーダルラーニングといった複雑な医療環境を扱う上で, LLMの性能を高める高度なアルゴリズムを考察する。
第2に、臨床意思決定支援、レポート生成、医療教育などの領域にまたがるMed-LLMの広範な応用について検討し、医療サービスの合理化と患者の成果の増大を図った。
最後に、命令的かつ責任あるイノベーションを認識し、Med-LLMsアプリケーションにおける公平性、説明責任、プライバシ、堅牢性を保証するための課題について議論する。
最後に、Med-LLMsの将来軌道を予測するための簡潔な議論を行い、Med-LLMsの鋭い拡張の道筋を特定する。
以上の知見を集約することにより、専門家や研究者にとってのMDD-LLMの潜在的な強みと限界を包括的に調査し、医療現場における責任ある環境を確保することを目指す。
関連論文リスト
- Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。
医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。
実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z) - Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。
本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z) - The Role of Language Models in Modern Healthcare: A Comprehensive Review [2.048226951354646]
医療における大規模言語モデル(LLM)の適用は注目されている。
本稿では,言語モデルの初期から現在までの軌跡を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T12:15:15Z) - From Text to Multimodality: Exploring the Evolution and Impact of Large Language Models in Medical Practice [14.739357670600103]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのシステムからマルチモーダルプラットフォームへと急速に進化してきた。
医療におけるMLLMの現況を考察し,臨床診断支援,医用画像,患者エンゲージメント,研究の分野にまたがる応用を分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-14T02:35:29Z) - Towards Reliable Medical Question Answering: Techniques and Challenges in Mitigating Hallucinations in Language Models [1.03590082373586]
本稿では,知識ベースタスク,特に医療領域における幻覚を緩和するための既存の手法のスコーピング研究を行う。
この論文で取り上げられた主要な手法は、検索・拡張生成(RAG)ベースの技術、反復的なフィードバックループ、教師付き微調整、迅速なエンジニアリングである。
これらのテクニックは、一般的な文脈では有望だが、最新の専門知識と厳格な医療ガイドラインの厳格な遵守に対するユニークな要求のために、医療領域のさらなる適応と最適化を必要としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T11:09:15Z) - Open Challenges and Opportunities in Federated Foundation Models Towards Biomedical Healthcare [14.399086205317358]
ファンデーションモデル(FM)は、教師なし事前訓練、自己教師付き学習、微調整の指導、人間のフィードバックからの強化学習など、膨大なデータセットで訓練される。
これらのモデルは、臨床報告、診断画像、マルチモーダル患者間相互作用などの多様なデータフォームの処理を必要とする生体医学的応用に不可欠である。
FLをこれらの洗練されたモデルに組み込むことは、機密性の高い医療データのプライバシーを守りながら、分析能力を活用するという有望な戦略を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-10T19:22:24Z) - From Uncertainty to Trust: Kernel Dropout for AI-Powered Medical Predictions [14.672477787408887]
信頼に値する信頼を持ったAI駆動型医療予測は、医療アプリケーションにおけるAIの責任ある使用を保証するために不可欠である。
本稿では,これらの課題に対処する新しいアプローチを提案し,カーネルモデルを用いたベイジアンモンテカルロ・ドロップアウトモデルを提案する。
限られたデータであっても、信頼性が大幅に向上し、AI駆動型医療予測の信頼構築に向けた有望なステップを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T11:43:26Z) - Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.3940918983821]
大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。
これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。
このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:04:13Z) - Privacy-preserving machine learning for healthcare: open challenges and
future perspectives [72.43506759789861]
医療におけるプライバシー保護機械学習(PPML)に関する最近の文献を概観する。
プライバシ保護トレーニングと推論・アズ・ア・サービスに重点を置いています。
このレビューの目的は、医療におけるプライベートかつ効率的なMLモデルの開発をガイドすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-27T19:20:51Z) - Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on
Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:14:00Z) - MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence
using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。
MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:09:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。