論文の概要: LEME: Open Large Language Models for Ophthalmology with Advanced Reasoning and Clinical Validation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03740v3
• Date: Fri, 07 Nov 2025 03:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 18:58:55.522933
• Title: LEME: Open Large Language Models for Ophthalmology with Advanced Reasoning and Clinical Validation
• Title（参考訳）: LEME:先進的推論と臨床検証を伴う眼科大言語モデル
• Authors: Hyunjae Kim, Xuguang Ai, Sahana Srinivasan, Aidan Gilson, Maxwell B. Singer, Krithi Pushpanathan, Qianqian Xie, Jungwoo Park, Serina Applebaum, Gabriel Dawei Yang, Minjie Zou, David Ziyou Chen, Ke Zou, Soshian Sarrafpour, Ji Liu, Yu Yin, Jimin Huang, Quang Ngoc Nguyen, Erping Long, Peixing Wan, Dianbo Liu, Richard Hintz, W. Jim Zheng, Sophia Y. Wang, Lucila Ohno-Machado, Hua Xu, Ron A. Adelman, Luciano V. Del Priore, Yih-Chung Tham, Qingyu Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ドキュメントの作業量を削減し、臨床的な意思決定をサポートする、有望なパスを提供する。 本稿では,2段階プロセスで開発したオープンウェイトLLMのスイートであるLEMEについて述べる。 LEMEは、患者QA、相談、治療計画などのタスクにまたがる5つのゼロショットベンチマークで評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.913581347375256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rising prevalence of eye diseases poses a growing public health burden. Large language models (LLMs) offer a promising path to reduce documentation workload and support clinical decision-making. However, few have been tailored for ophthalmology, and most evaluations focus mainly on knowledge-based QA without clinically relevant benchmarks or real-world validation. Here, we present LEME, a suite of open-weight LLMs developed through a two-stage process: (1) instruction tuning on 200,000 samples from clinical guidelines, textbooks, and case reports to enhance reasoning and task-following, and (2) reinforcement learning with ~30,000 preference labels to enhance accuracy and informativeness. LEME was evaluated on five curated zero-shot benchmarks spanning tasks such as patient QA, consultation, and treatment planning. It outperformed all seven baselines (all p < 0.004), exceeding GPT-4o by 3.32% (absolute ROUGE-L gain). It was further evaluated on three downstream tasks using deidentified patient data, reviewed by clinicians. In patient QA, LEME received the highest ratings from attending clinicians in 3 out of 4 criteria, with scores of 4.67 for factuality, 4.77 for specificity, 4.79 for completeness, and 4.88 for safety (1-5 scale). Its completeness score surpassed that of expert-written answers (4.79 vs. 4.56; p = 0.015). In visual acuity extraction, LEME achieved the highest F1, outperforming LLaMA-3 by 14.1% and Eye-LLaMA by 59.0%. In a pilot evaluation on assessment and treatment planning for diabetic retinopathy, AMD, and glaucoma, LEME received scores of 4.36 for factuality, 4.55 for specificity, 4.42 for completeness, and 4.36 for safety, approaching attending-level performance. All models, data, and code will be released to support further development and clinical translation, laying the groundwork for improved efficiency and patient care
• Abstract（参考訳）: 眼疾患の流行は公衆衛生の負担を増大させる。 大規模言語モデル(LLM)は、ドキュメントの作業量を削減し、臨床的な意思決定をサポートする、有望なパスを提供する。 しかし、眼科に特化しているものはほとんどなく、ほとんどの評価は、臨床的に関連するベンチマークや実世界の検証を伴わない知識ベースのQAに重点を置いている。 ここでは,(1)臨床ガイドライン,教科書,事例報告から20万件のサンプルを指導し,推論とタスクフォローを強化し,(2)精度と情報性を高めるために,約30,000の選好ラベルを用いた強化学習を行う。 LEMEは、患者QA、相談、治療計画などのタスクにまたがる5つのゼロショットベンチマークで評価された。 7つのベースライン(全てp < 0.004)は全てGPT-4oを3.32%上回った(ROUGE-Lゲイン)。 さらに, 患者データを用いた下流3つの課題について, 臨床医による検討を行った。 患者QAにおいて、LEMEは4つの基準のうち3つの基準で入院医から最高評価を受け、事実性は4.67点、特異性は4.77点、完全性は4.79点、安全性は4.88点であった。 完全性スコアは専門家による回答(4.79 vs. 4.56; p = 0.015)を上回った。 視力抽出では、LEMEはLLaMA-3を14.1%、Eye-LLaMAを59.0%上回った。 糖尿病網膜症,AMD,緑内障に対する評価と治療計画のパイロット評価において,LEMEは事実性4.36点,特異性4.55点,完全性4.42点,安全性4.36点のスコアを得た。 すべてのモデル、データ、コードがリリースされ、さらなる開発と臨床翻訳をサポートし、効率と患者のケアを改善するための基盤となる。

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