Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Active Inference Strategy for Prompting Reliable Responses from Large Language Models in Medical Practice

論文の概要: An Active Inference Strategy for Prompting Reliable Responses from Large Language Models in Medical Practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21051v1
Date: Tue, 23 Jul 2024 05:00:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-04 19:28:03.110426
Title: An Active Inference Strategy for Prompting Reliable Responses from Large Language Models in Medical Practice
Title（参考訳）: 医療現場における大規模言語モデルからの信頼度向上のためのアクティブ推論戦略
Authors: Roma Shusterman, Allison C. Waters, Shannon O`Neill, Phan Luu, Don M. Tucker,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は非決定論的であり、誤ったあるいは有害な応答を与え、品質管理を保証するために規制できない。提案フレームワークは, 評価された医療情報を含むドメイン固有のデータセットに対して, 一次知識ベースを限定することにより, LLM応答を改良する。不眠症治療士に対する専門的認知行動療法をブラインド形式で評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Continuing advances in Large Language Models (LLMs) in artificial intelligence offer important capacities in intuitively accessing and using medical knowledge in many contexts, including education and training as well as assessment and treatment. Most of the initial literature on LLMs in medicine has emphasized that LLMs are unsuitable for medical use because they are non-deterministic, may provide incorrect or harmful responses, and cannot be regulated to assure quality control. If these issues could be corrected, optimizing LLM technology could benefit patients and physicians by providing affordable, point-of-care medical knowledge. Our proposed framework refines LLM responses by restricting their primary knowledge base to domain-specific datasets containing validated medical information. Additionally, we introduce an actor-critic LLM prompting protocol based on active inference principles of human cognition, where a Therapist agent initially responds to patient queries, and a Supervisor agent evaluates and adjusts responses to ensure accuracy and reliability. We conducted a validation study where expert cognitive behaviour therapy for insomnia (CBT-I) therapists evaluated responses from the LLM in a blind format. Experienced human CBT-I therapists assessed responses to 100 patient queries, comparing LLM-generated responses with appropriate and inappropriate responses crafted by experienced CBT-I therapists. Results showed that LLM responses received high ratings from the CBT-I therapists, often exceeding those of therapist-generated appropriate responses. This structured approach aims to integrate advanced LLM technology into medical applications, meeting regulatory requirements for establishing the safe and effective use of special purpose validated LLMs in medicine.
Abstract（参考訳）: 人工知能におけるLarge Language Models(LLM)の継続的な進歩は、教育や訓練、評価や治療など、多くの文脈において、直感的に医療知識にアクセスし、利用する上で重要な能力を提供する。医学におけるLSMに関する初期の文献の多くは、LSMは非決定論的であり、誤ったまたは有害な応答を与え、品質管理を保証するために規制できないため、医療用途には適さないと強調している。これらの問題が修正できれば、LLM技術の最適化は、安価な医療知識を提供することで、患者や医師に利益をもたらす可能性がある。提案フレームワークは, 評価された医療情報を含むドメイン固有のデータセットに対して, 一次知識ベースを限定することにより, LLM応答を改良する。さらに,セラピストエージェントが患者クエリに最初に応答し,スーパーバイザエージェントが応答を評価し,精度と信頼性を確保する。不眠症に対する専門的認知行動療法(CBT-I)をブラインド形式で評価した。経験豊富なヒトCBT-Iセラピストは、100の患者クエリに対する反応を評価し、LCM生成した反応と、経験豊富なCBT-Iセラピストによる適切な不適切な反応を比較した。その結果,LSM反応はCBT-I療法士から高い評価を受けており,セラピストが生成する適切な反応を上回ることが多かった。この構造的アプローチは、医療応用に先進的なLSM技術を統合することを目的としており、医療における特別目的のLSMの安全かつ効果的な利用を確立するための規制要件を満たすことを目的としている。

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