Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Leveraging Large Language Models for Automated Medical Q&A Evaluation

論文の概要: Towards Leveraging Large Language Models for Automated Medical Q&A Evaluation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01941v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 14:38:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 01:08:09.488398
Title: Towards Leveraging Large Language Models for Automated Medical Q&A Evaluation
Title（参考訳）: 医療用Q&A評価のための大規模言語モデルの活用に向けて
Authors: Jack Krolik, Herprit Mahal, Feroz Ahmad, Gaurav Trivedi, Bahador Saket,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,Q&Aシステムにおける応答評価を自動化する可能性について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7379431425414693
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper explores the potential of using Large Language Models (LLMs) to automate the evaluation of responses in medical Question and Answer (Q\&A) systems, a crucial form of Natural Language Processing. Traditionally, human evaluation has been indispensable for assessing the quality of these responses. However, manual evaluation by medical professionals is time-consuming and costly. Our study examines whether LLMs can reliably replicate human evaluations by using questions derived from patient data, thereby saving valuable time for medical experts. While the findings suggest promising results, further research is needed to address more specific or complex questions that were beyond the scope of this initial investigation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,医療質問・回答システム(Q\&A)における応答評価の自動化にLarge Language Models (LLMs) を用いることの可能性について検討する。伝統的に、これらの応答の質を評価するには人間の評価が不可欠である。しかし、医療専門家による手作業による評価には時間と費用がかかる。本研究は, LLMが患者データから導出した質問を用いて, 人的評価を確実に再現できるかどうかを考察し, 医療専門家にとって貴重な時間を節約できるかどうかを検討した。これらの結果は有望な結果を示しているが、この最初の調査の範囲を超えた、より具体的で複雑な問題に対処するためには、さらなる研究が必要である。

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