論文の概要: A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03712v2
• Date: Mon, 09 Dec 2024 02:14:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:43.579948
• 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, Yue Shen, Jian Wang, Peng Wei, Zhixuan Chu, Zhan Qin, Kui Ren,
• Abstract要約: 医学大言語モデル(Med-LLMs)の最近の進歩を辿る。 The wide-ranging application of Med-LLMs are investigated across various health domain。 公平性、説明責任、プライバシー、堅牢性を保証する上での課題について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.36640449085249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advent of Large Language Models (LLMs), medical artificial intelligence (AI) has experienced substantial technological progress and paradigm shifts, highlighting the potential of LLMs to streamline healthcare delivery and improve patient outcomes. Considering this rapid technical progress, in this survey, we trace the recent advances of Medical Large Language Models (Med-LLMs), including the background, key findings, and mainstream techniques, especially for the evolution from general-purpose models to medical-specialized applications. Firstly, we delve into the foundational technology of Med-LLMs, indicating how general models can be progressively adapted and refined for the complicated medical tasks. Secondly, the wide-ranging applications of Med-LLMs are investigated across various healthcare domains, as well as an up-to-date review of existing Med-LLMs. The transformative impact of these models on daily medical practice is evident through their ability to assist clinicians, educators, and patients. Recognizing the importance of responsible innovation, we discuss the challenges associated with ensuring fairness, accountability, privacy, and robustness. Ethical considerations, rigorous evaluation methodologies, and the establishment of regulatory frameworks are crucial for building trustworthiness in the real-world system. We emphasize the need for ongoing scrutiny and development to maintain high standards of safety and reliability. Finally, we anticipate possible future trajectories for Med-LLMs, identifying key avenues for prudent expansion. By consolidating these insights, our review aims to provide professionals and researchers with a thorough understanding of the strengths and limitations of Med-LLMs, fostering a balanced and ethical approach to their integration into the healthcare ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の出現に伴い、医療人工知能(AI)は、医療提供を効率化し、患者の成果を改善するLLMの可能性を浮き彫りにし、技術進歩とパラダイムシフトを経験してきた。 この急激な技術進歩を踏まえて,本調査は医学大言語モデル(Med-LLMs)の最近の進歩を追究するものである。 まず、Med-LLMsの基礎技術を探り、複雑な医療タスクに対して、一般モデルを段階的に適応し、洗練する方法を示します。 第2に、Med-LLMの幅広い応用を様々な医療領域で調査し、既存のMed-LLMの最新のレビューを行った。 これらのモデルが日々の医療実践に与える影響は、臨床医、教育者、患者を支援する能力を通じて明らかである。 責任あるイノベーションの重要性を認識し、公正性、説明責任、プライバシー、堅牢性の確保に関わる課題について議論する。 倫理的考察、厳格な評価手法、および規制枠組みの確立は、現実のシステムにおける信頼性の構築に不可欠である。 我々は、安全性と信頼性の高水準を維持するために、継続的な精査と開発の必要性を強調します。 最後に,Med-LLMsの今後の軌道を予測し,プルーデント展開の鍵となる経路を同定する。 これらの知見を統合することで、医療エコシステムへの統合に対するバランスのとれた倫理的アプローチを育成し、MDD-LLMの強みと限界を、専門家や研究者に徹底的に理解することを目的としている。

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