論文の概要: Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11735v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 15:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-22 16:28:00.760232
• Title: Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine
• Title（参考訳）: 臨床展望 : 医学における言語モデルの概要
• Authors: Nikita Neveditsin, Pawan Lingras, Vijay Mago,
• Abstract要約: この研究は、LLMの基盤技術から、ドメイン固有モデルやマルチモーダル統合の最新の発展まで、その進化を辿っている。 本稿では、これらの技術が臨床効率を高めるための機会と、倫理、データプライバシ、実装の観点からそれらがもたらす課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5020330976600738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides a detailed examination of the advancements and applications of large language models in the healthcare sector, with a particular emphasis on clinical applications. The study traces the evolution of LLMs from their foundational technologies to the latest developments in domain-specific models and multimodal integration. It explores the technical progression from encoder-based models requiring fine-tuning to sophisticated approaches that integrate textual, visual, and auditory data, thereby facilitating comprehensive AI solutions in healthcare. The paper discusses both the opportunities these technologies present for enhancing clinical efficiency and the challenges they pose in terms of ethics, data privacy, and implementation. Additionally, it critically evaluates the deployment strategies of LLMs, emphasizing the necessity of open-source models to ensure data privacy and adaptability within healthcare environments. Future research directions are proposed, focusing on empirical studies to evaluate the real-world efficacy of LLMs in healthcare and the development of open datasets for further research. This review aims to provide a comprehensive resource for both newcomers and multidisciplinary researchers interested in the intersection of AI and healthcare.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、医療分野における大規模言語モデルの進歩と応用について、特に臨床応用に焦点を当てて詳細に検討する。 この研究は、LLMの基盤技術から、ドメイン固有モデルやマルチモーダル統合の最新の発展まで、その進化を辿っている。 エンコーダベースのモデルから、テキストデータ、視覚データ、聴覚データを統合する高度なアプローチへの微調整を必要とし、医療における包括的なAIソリューションを促進する技術的進歩を探求する。 本稿では、これらの技術が臨床効率を高めるための機会と、倫理、データプライバシ、実装の観点からそれらがもたらす課題について論じる。 さらに、LLMのデプロイメント戦略を批判的に評価し、医療環境におけるデータのプライバシと適応性を保証するためのオープンソースモデルの必要性を強調している。 医療におけるLLMの現実的有効性を評価するための実証的研究と、さらなる研究のためのオープンデータセットの開発に焦点をあてて、今後の研究方向性を提案する。 このレビューは、AIと医療の交差点に関心を持つ新入生と学際研究者の両方に包括的なリソースを提供することを目的としている。

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