論文の概要: A Preliminary Study of o1 in Medicine: Are We Closer to an AI Doctor?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15277v1
• Date: Mon, 23 Sep 2024 17:59:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 13:43:14.898893
• Title: A Preliminary Study of o1 in Medicine: Are We Closer to an AI Doctor?
• Title（参考訳）: 医学におけるo1の予備研究:我々はAIの医師に近づいたか?
• Authors: Yunfei Xie, Juncheng Wu, Haoqin Tu, Siwei Yang, Bingchen Zhao, Yongshuo Zong, Qiao Jin, Cihang Xie, Yuyin Zhou,
• Abstract要約: OpenAIのo1は、強化学習戦略を使ったチェーン・オブ・ソート技術を使った最初のモデルとして際立っている。 本報告では、様々な医療シナリオにおけるo1の総合的な探索を行い、理解、推論、多言語性という3つの重要な側面について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.70022886795487
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited remarkable capabilities across various domains and tasks, pushing the boundaries of our knowledge in learning and cognition. The latest model, OpenAI's o1, stands out as the first LLM with an internalized chain-of-thought technique using reinforcement learning strategies. While it has demonstrated surprisingly strong capabilities on various general language tasks, its performance in specialized fields such as medicine remains unknown. To this end, this report provides a comprehensive exploration of o1 on different medical scenarios, examining 3 key aspects: understanding, reasoning, and multilinguality. Specifically, our evaluation encompasses 6 tasks using data from 37 medical datasets, including two newly constructed and more challenging question-answering (QA) tasks based on professional medical quizzes from the New England Journal of Medicine (NEJM) and The Lancet. These datasets offer greater clinical relevance compared to standard medical QA benchmarks such as MedQA, translating more effectively into real-world clinical utility. Our analysis of o1 suggests that the enhanced reasoning ability of LLMs may (significantly) benefit their capability to understand various medical instructions and reason through complex clinical scenarios. Notably, o1 surpasses the previous GPT-4 in accuracy by an average of 6.2% and 6.6% across 19 datasets and two newly created complex QA scenarios. But meanwhile, we identify several weaknesses in both the model capability and the existing evaluation protocols, including hallucination, inconsistent multilingual ability, and discrepant metrics for evaluation. We release our raw data and model outputs at https://ucsc-vlaa.github.io/o1_medicine/ for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域やタスクにわたって顕著な能力を示し、学習と認知に関する知識の境界を押し広げています。 最新のモデルであるOpenAIのo1は、強化学習戦略を用いた内部チェーン・オブ・ソート技術を備えた最初のLLMとして注目されている。 様々な言語タスクにおいて驚くほど強力な能力を発揮してきたが、医学などの専門分野におけるパフォーマンスはいまだに不明である。 この目的のために,本報告では,理解,推論,多言語性という3つの重要な側面を考察し,様々な医療シナリオにおけるo1の包括的探索を行う。 具体的には,New England Journal of Medicine(NEJM)とThe Lancet(The Lancet)の2つの専門的な医学的クイズに基づいて,新たに構築され,より困難な質問応答(QA)タスクを含む,37の医療データセットのデータを用いた6つのタスクを含む。 これらのデータセットは、MedQAのような標準的な医療QAベンチマークと比較すると、より効果的に実際の臨床ユーティリティに変換される。 以上の結果から, LLMの推論能力の向上は, 複雑な臨床シナリオを通じて, 様々な医学的指示や理性を理解する能力に有用であることが示唆された。 特に、o1は19のデータセットと2つの新たに作成された複雑なQAシナリオで、平均6.2%と6.6%の精度で以前のGPT-4を上回っている。 しかし、モデル能力と既存の評価プロトコルの両方において、幻覚、不整合多言語能力、評価のための不整合指標など、いくつかの弱点を識別する。 将来の研究のために、生のデータとモデル出力をhttps://ucsc-vlaa.github.io/o1_medicine/でリリースします。

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