Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey for Large Language Models in Biomedicine

論文の概要: A Survey for Large Language Models in Biomedicine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00133v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 12:39:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 16:50:17.438306
Title: A Survey for Large Language Models in Biomedicine
Title（参考訳）: バイオメディシンにおける大規模言語モデルの探索
Authors: Chong Wang, Mengyao Li, Junjun He, Zhongruo Wang, Erfan Darzi, Zan Chen, Jin Ye, Tianbin Li, Yanzhou Su, Jing Ke, Kaili Qu, Shuxin Li, Yi Yu, Pietro Liò, Tianyun Wang, Yu Guang Wang, Yiqing Shen,
Abstract要約: このレビューは、PubMed、Web of Science、arXivなどのデータベースから得られた484の出版物の分析に基づいている。我々は、診断支援、薬物発見、パーソナライズドメディカル医療を含む幅広いバイオメディカル・タスクにおいて、ゼロショット学習におけるLLMの能力について検討する。データプライバシの懸念、限定されたモデル解釈可能性、データセットの品質の問題、倫理など、LLMがバイオメディシック領域で直面する課題について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.719451674137844
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent breakthroughs in large language models (LLMs) offer unprecedented natural language understanding and generation capabilities. However, existing surveys on LLMs in biomedicine often focus on specific applications or model architectures, lacking a comprehensive analysis that integrates the latest advancements across various biomedical domains. This review, based on an analysis of 484 publications sourced from databases including PubMed, Web of Science, and arXiv, provides an in-depth examination of the current landscape, applications, challenges, and prospects of LLMs in biomedicine, distinguishing itself by focusing on the practical implications of these models in real-world biomedical contexts. Firstly, we explore the capabilities of LLMs in zero-shot learning across a broad spectrum of biomedical tasks, including diagnostic assistance, drug discovery, and personalized medicine, among others, with insights drawn from 137 key studies. Then, we discuss adaptation strategies of LLMs, including fine-tuning methods for both uni-modal and multi-modal LLMs to enhance their performance in specialized biomedical contexts where zero-shot fails to achieve, such as medical question answering and efficient processing of biomedical literature. Finally, we discuss the challenges that LLMs face in the biomedicine domain including data privacy concerns, limited model interpretability, issues with dataset quality, and ethics due to the sensitive nature of biomedical data, the need for highly reliable model outputs, and the ethical implications of deploying AI in healthcare. To address these challenges, we also identify future research directions of LLM in biomedicine including federated learning methods to preserve data privacy and integrating explainable AI methodologies to enhance the transparency of LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近のブレークスルーは、前例のない自然言語の理解と生成能力を提供する。しかしながら、生物医学におけるLCMに関する既存の調査は、しばしば特定のアプリケーションやモデルアーキテクチャに焦点を当て、様々な生物医学領域における最新の進歩を統合する包括的な分析を欠いている。このレビューは、PubMed、Web of Science、arXivなどのデータベースから得られた484の出版物の分析に基づいて、バイオメディシンにおけるLLMの現在の展望、応用、課題、展望を詳細に検証し、実際の生体医学的文脈におけるこれらのモデルの実践的意味に焦点を当てて、自分自身を区別する。まず, 診断支援, 薬物発見, パーソナライズドメディカル医療など, 幅広いバイオメディカル・タスクにおいて, ゼロショット学習におけるLCMの能力について, 137 つの重要な研究から考察した。そこで,本研究では,一様・多様両方のLDMを微調整して,ゼロショットが達成できない特殊なバイオメディカルコンテキストにおいて,医療質問応答やバイオメディカル文献の効率的な処理など,それらの性能を向上させることを含むLCMの適応戦略について論じる。最後に、データプライバシの懸念、モデル解釈可能性の制限、データセットの品質の問題、バイオメディカルデータのセンシティブな性質による倫理、信頼性の高いモデル出力の必要性、医療におけるAI導入の倫理的影響など、LLMがバイオメディシック領域で直面する課題について議論する。これらの課題に対処するために、我々は、データのプライバシーを維持するためのフェデレートされた学習方法や、LLMの透明性を高めるための説明可能なAI方法論の統合を含む、バイオメディシンにおけるLLMの今後の研究方向も特定する。

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