論文の概要: Diabetica: Adapting Large Language Model to Enhance Multiple Medical Tasks in Diabetes Care and Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13191v2
• Date: Thu, 13 Mar 2025 13:20:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:50:26.556741
• Title: Diabetica: Adapting Large Language Model to Enhance Multiple Medical Tasks in Diabetes Care and Management
• Title（参考訳）: 糖尿病 : 糖尿病治療・管理における複数の医療課題への大規模言語モデルの適用
• Authors: Lai Wei, Zhen Ying, Muyang He, Yutong Chen, Qian Yang, Yanzhe Hong, Jiaping Lu, Kaipeng Zheng, Shaoting Zhang, Xiaoying Li, Weiran Huang, Ying Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な医療シナリオにおいて有望であるが、様々な糖尿病タスクにおけるそれらの有効性は証明されていない。 本研究は糖尿病特異的LLMの訓練と評価のための枠組みを導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.56300105245314
• License:
• Abstract: Diabetes is a chronic disease with a significant global health burden, requiring multi-stakeholder collaboration for optimal management. Large language models (LLMs) have shown promise in various healthcare scenarios, but their effectiveness across diverse diabetes tasks remains unproven. Our study introduced a framework to train and validate diabetes-specific LLMs. We first developed a comprehensive data processing pipeline that includes data collection, filtering, augmentation and refinement. This created a high-quality, diabetes-specific dataset and evaluation benchmarks from scratch. Fine-tuned on the collected training dataset, our diabetes-specific LLM family demonstrated state-of-the-art proficiency in processing various diabetes tasks compared to other LLMs. Furthermore, clinical studies revealed the potential applications of our models in diabetes care, including providing personalized healthcare, assisting medical education, and streamlining clinical tasks. Generally, our introduced framework helps develop diabetes-specific LLMs and highlights their potential to enhance clinical practice and provide personalized, data-driven support for diabetes management across different end users. Our codes, benchmarks and models are available at https://github.com/waltonfuture/Diabetica.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は、世界的な健康上の重荷を伴い、最適な管理のために複数のステークホルダーの協力を必要とする慢性疾患である。 大規模言語モデル(LLM)は、様々な医療シナリオにおいて有望であるが、様々な糖尿病タスクにおけるそれらの有効性は証明されていない。 本研究は糖尿病特異的LLMの訓練と評価のための枠組みを導入した。 最初に、データ収集、フィルタリング、拡張、改善を含む包括的なデータ処理パイプラインを開発しました。 これにより、高品質で糖尿病特異的なデータセットと評価ベンチマークがゼロから作成されました。 収集したトレーニングデータセットを微調整し、糖尿病特異的LLMファミリーは、他のLLMと比較すると、様々な糖尿病タスクを処理できる最先端の能力を示した。 さらに臨床研究により、パーソナライズされた医療提供、医療支援、臨床業務の合理化など、糖尿病治療における我々のモデルの可能性を明らかにした。 概して,本フレームワークは糖尿病特異的LSMの開発を支援し,臨床実践の強化と,糖尿病管理の個人化とデータ駆動型サポートを提供する。 私たちのコード、ベンチマーク、モデルはhttps://github.com/waltonfuture/Diabetica.comで公開されています。

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