論文の概要: Boosting Healthcare LLMs Through Retrieved Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15127v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 15:33:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-26 14:23:12.749529
• Title: Boosting Healthcare LLMs Through Retrieved Context
• Title（参考訳）: 回復コンテキストによる医療用LDMの強化
• Authors: Jordi Bayarri-Planas, Ashwin Kumar Gururajan, Dario Garcia-Gasulla,
• Abstract要約: 本研究では,医療領域におけるコンテキスト検索手法の境界について検討する。 以上の結果から,LLMが確立した医療ベンチマークにおいて,最大規模のプライベートソリューションに匹敵するパフォーマンスを達成できることが判明した。 特に,より信頼性の高いオープンエンド回答の生成を改善するために,OpenMedPromptを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in natural language processing, and yet, their factual inaccuracies and hallucinations limits their application, particularly in critical domains like healthcare. Context retrieval methods, by introducing relevant information as input, have emerged as a crucial approach for enhancing LLM factuality and reliability. This study explores the boundaries of context retrieval methods within the healthcare domain, optimizing their components and benchmarking their performance against open and closed alternatives. Our findings reveal how open LLMs, when augmented with an optimized retrieval system, can achieve performance comparable to the biggest private solutions on established healthcare benchmarks (multiple-choice question answering). Recognizing the lack of realism of including the possible answers within the question (a setup only found in medical exams), and after assessing a strong LLM performance degradation in the absence of those options, we extend the context retrieval system in that direction. In particular, we propose OpenMedPrompt a pipeline that improves the generation of more reliable open-ended answers, moving this technology closer to practical application.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理において顕著な能力を示してきたが、その事実的不正確さと幻覚は、特に医療のような重要な領域における適用を制限する。 LLMの事実性や信頼性を高めるための重要な手法として,関連情報を入力として導入するコンテキスト検索手法が登場している。 本研究では、医療領域内のコンテキスト検索手法の境界について検討し、そのコンポーネントを最適化し、オープンでクローズドな代替品に対して性能をベンチマークする。 以上の結果から,最適化された検索システムで拡張されたオープンLLMが,確立された医療ベンチマーク(複数選択質問応答)において,最大規模のプライベートソリューションに匹敵する性能を達成できることが判明した。 質問の中に可能な答えを含む現実主義の欠如(医学試験にのみ見られる設定)を認識し,それらの選択肢がない場合に強いLCM性能劣化を評価すると,その方向にコンテキスト検索システムを拡張する。 特に,より信頼性の高いオープンエンド回答の生成を改善するパイプラインであるOpenMedPromptを提案する。

関連論文リスト

• Optimizing Medical Question-Answering Systems: A Comparative Study of Fine-Tuned and Zero-Shot Large Language Models with RAG Framework [0.0]
  本稿では,ドメイン固有知識検索とオープンソース LLM を組み合わせたRAG (Research-augmented Generation) ベースの医療QAシステムを提案する。 ローランド適応 (LoRA) を用いて, 最先端のオープンLCM (LLaMA2 と Falcon) を2つ微調整し, 効率的なドメイン特殊化を行う。 我々の微調整LLaMA2モデルはPubMedQAで71.8%の精度を実現し、55.4%のゼロショットベースラインを大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-05T16:38:47Z)
• Enhancing the Medical Context-Awareness Ability of LLMs via Multifaceted Self-Refinement Learning [49.559151128219725]
  大規模言語モデル(LLM)は医療分野で大きな可能性を示しており、いくつかのベンチマークで高いパフォーマンスを実現している。 しかし、実際の医療シナリオではパフォーマンスが低下し続けており、コンテキスト認識の強化が要求されることが多い。 データ駆動型アプローチであるMultifaceted Self-Refinement (MuSeR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-13T08:13:23Z)
• MedAlign: A Synergistic Framework of Multimodal Preference Optimization and Federated Meta-Cognitive Reasoning [52.064286116035134]
  我々はMed-VQA(Med-VQA)のための視覚的LVLM応答を保証するフレームワークであるMedAlignを開発した。 まず、優先学習を視覚的コンテキストに合わせるために、マルチモーダルな直接選好最適化(mDPO)の目的を提案する。 次に、画像とテキストの類似性を生かし、クエリを専門的でコンテキスト拡張されたLVLMにルーティングする検索型混合処理(RA-MoE)アーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-24T02:11:05Z)
• CURE: Confidence-driven Unified Reasoning Ensemble Framework for Medical Question Answering [0.2291770711277359]
  本研究では,微調整を伴わずに医療質問応答を向上させるための信頼性駆動型マルチモデルフレームワークを提案する。 信頼度検出モジュールはプライマリモデルの確実性を評価し、適応的ルーティング機構は協調推論のための補完的な知識を持つヘルパーモデルに低信頼度クエリを誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T06:46:11Z)
• GEMeX-RMCoT: An Enhanced Med-VQA Dataset for Region-Aware Multimodal Chain-of-Thought Reasoning [60.03671205298294]
  医学的視覚的質問応答は、医学的イメージに基づいた自然言語的質問にモデルで答えることによって、臨床的な意思決定を支援することを目的としている。 現在の方法はまだ、答えの信頼性の制限と解釈性の低下に悩まされている。 この研究はまず、回答を生成するプロセスが中間的推論ステップのシーケンスに先行する領域対応マルチモーダル・チェーン・オブ・ソートデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-22T08:09:58Z)
• Lightweight Clinical Decision Support System using QLoRA-Fine-Tuned LLMs and Retrieval-Augmented Generation [0.0]
  本研究では,医療におけるLarge Language Models(LLM)の適用について検討する。 我々は、病院固有のデータと統合された検索型RAG(Retrieval-Augmented Generation)による医療意思決定支援と、量子化低ランク適応(QLoRA)を用いた微調整に焦点を当てる。 我々は、患者のプライバシ、データセキュリティ、厳格な臨床検証の必要性、およびそのようなシステムを現実の医療に組み込むための実践的な課題など、倫理的な配慮に目を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-06T10:31:54Z)
• Structured Outputs Enable General-Purpose LLMs to be Medical Experts [50.02627258858336]
  大規模言語モデル(LLM)は、しばしばオープンエンドの医学的問題に苦しむ。 本稿では,構造化医療推論を利用した新しいアプローチを提案する。 我々の手法は85.8のファクチュアリティスコアを達成し、微調整されたモデルを上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T05:24:55Z)
• LLM-MedQA: Enhancing Medical Question Answering through Case Studies in Large Language Models [18.6994780408699]
  大規模言語モデル (LLM) は、医学的質問応答において重大な課題に直面している。 マルチエージェント医療質問応答システムに類似の事例生成を取り入れた新しい手法を提案する。 本手法は, モデル固有の医療知識と推論能力を活用し, 追加のトレーニングデータの必要性を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T19:55:45Z)
• ACE-$M^3$: Automatic Capability Evaluator for Multimodal Medical Models [34.81544597731073]
  ACE-$M3$, textbfAutomatic textbfCapability textbfEvaluator for textbfMultimodal textbfMedical textbfModelsを紹介する。 最初に、標準的な医療評価基準に基づく詳細な分析と簡潔な最終スコアを提供するために、ブランチマージアーキテクチャを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T05:15:43Z)
• CareBot: A Pioneering Full-Process Open-Source Medical Language Model [8.868481107848185]
  CareBotは、連続事前訓練(CPT)、教師付き微調整(SFT)、人間フィードバックによる強化学習(RLHF)を統合したバイリンガル医療用LLMである。 DataRaterは、CPT中のデータ品質を評価するために設計されたモデルで、トレーニングデータの正確性と関連性を保証する。 漢英ベンチマークの厳格な評価は、医療相談・教育におけるCareBotの有効性を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T05:27:43Z)
• Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。 医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。 実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
• Provenance: A Light-weight Fact-checker for Retrieval Augmented LLM Generation Output [49.893971654861424]
  検索強化生成(RAG)から非実効出力を検出する軽量な手法を提案する。 私たちは、二項決定を下すためにしきい値にできる事実性スコアを計算します。 実験の結果, ROC曲線 (AUC) の下では, 関連するオープンソースデータセットの広範囲にわたって高い面積を示すことができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T20:44:59Z)
• Leveraging Large Language Models for Medical Information Extraction and Query Generation [2.1793134762413433]
  本稿では,大言語モデル(LLM)を臨床試験検索プロセスに統合するシステムを提案する。 クエリ生成には6つのLCMを評価し,最小限の計算資源を必要とする,オープンソースと比較的小さなモデルに着目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:01:51Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• HALO: Hallucination Analysis and Learning Optimization to Empower LLMs with Retrieval-Augmented Context for Guided Clinical Decision Making [3.844437360527058]
  健康や医学などの重要な領域では、幻覚は深刻なリスクを引き起こすことがある。 本稿では,医療質問応答システムの精度と信頼性を高めるための新しいフレームワークであるHALOを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T05:50:39Z)
• STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical Question-Answering [58.79671189792399]
  STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。 STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:01:23Z)
• SeRTS: Self-Rewarding Tree Search for Biomedical Retrieval-Augmented Generation [50.26966969163348]
  大規模言語モデル(LLM)は,検索増強世代(RAG)の進展に伴い,生物医学領域において大きな可能性を示した。 既存の検索強化アプローチは、様々なクエリやドキュメント、特に医療知識クエリに対処する上で、課題に直面している。 モンテカルロ木探索(MCTS)と自己回帰パラダイムに基づく自己回帰木探索(SeRTS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T06:48:31Z)
• MediQ: Question-Asking LLMs and a Benchmark for Reliable Interactive Clinical Reasoning [36.400896909161006]
  我々は積極的に質問を行い、より多くの情報を集め、確実に応答するシステムを開発する。 LLMの問合せ能力を評価するためのベンチマーク - MediQ を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T01:32:52Z)
• Tool Calling: Enhancing Medication Consultation via Retrieval-Augmented Large Language Models [10.04914417538886]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語タスクで顕著な成功を収めてきたが、幻覚や時間的ミスアライメントに悩まされている。 従来のtextitRetrieve-then-Read の代わりに,新しい textitDistill-Retrieve-Read フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-27T13:11:42Z)
• LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
  大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。 本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。 このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T07:33:05Z)
• Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL [62.824464372594576]
  ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。 このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。 本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:12:52Z)
• Aligning Large Language Models for Clinical Tasks [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい適応性を示しており、明示的に訓練されていないタスクに精通する能力を示している。 我々は「Expand-guess-refine」として知られる医療質問応答のためのアライメント戦略を提案する。 この手法の予備的な分析により、USMLEデータセットから得られた質問のサブセットで70.63%のスコアが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T10:20:06Z)
• Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
  大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。 正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。 本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z)
• PMC-VQA: Visual Instruction Tuning for Medical Visual Question Answering [56.25766322554655]
  MedVQA(Medicical Visual Question Answering)は、診断精度と医療提供を向上する重要な機会を提供する。 本稿では,事前学習した視覚エンコーダの視覚情報を大規模言語モデルに整列させることにより,医用視覚理解のための生成モデルを提案する。 PMC-VQAで提案されたモデルをトレーニングし、VQA-RAD、SLAKE、Image-Clef 2019など、複数の公開ベンチマークで微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T17:50:16Z)
• Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
  患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。 本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:14:00Z)
• MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence using Federated Evaluation [110.31526448744096]
  この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。 MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:09:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。