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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11735v3
• Date: Tue, 07 Jan 2025 17:34:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:39.976742
• 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: 本稿では,医療における言語モデルの進歩と応用について考察し,臨床応用事例に着目した。 テキストと視覚データをテキスト内学習を通じて統合することのできる、最先端の大規模言語とマルチモーダルモデルに、広範囲な微調整を必要とする初期エンコーダベースのシステムから進化について検討する。 この分析は、データのプライバシと運用の自律性を向上するローカルデプロイ可能なモデルと、テキスト生成、分類、情報抽出、会話システムといったタスクにおけるそれらの応用を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5020330976600738
• License:
• Abstract: This paper explores the advancements and applications of language models in healthcare, focusing on their clinical use cases. It examines the evolution from early encoder-based systems requiring extensive fine-tuning to state-of-the-art large language and multimodal models capable of integrating text and visual data through in-context learning. The analysis emphasizes locally deployable models, which enhance data privacy and operational autonomy, and their applications in tasks such as text generation, classification, information extraction, and conversational systems. The paper also highlights a structured organization of tasks and a tiered ethical approach, providing a valuable resource for researchers and practitioners, while discussing key challenges related to ethics, evaluation, and implementation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療における言語モデルの進歩と応用について考察し,臨床応用事例に着目した。 テキストと視覚データをテキスト内学習を通じて統合することのできる、最先端の大規模言語とマルチモーダルモデルに、広範囲な微調整を必要とする初期エンコーダベースのシステムから進化について検討する。 この分析は、データのプライバシと運用の自律性を向上するローカルデプロイ可能なモデルと、テキスト生成、分類、情報抽出、会話システムといったタスクにおけるそれらの応用を強調している。 また、課題の構造と倫理的アプローチの結びつきを強調し、研究者や実践者にとって貴重な資源を提供しながら、倫理、評価、実施に関する重要な課題について議論する。

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