Fugu-MT 論文翻訳(概要): Beyond Multiple-Choice Accuracy: Real-World Challenges of Implementing Large Language Models in Healthcare

論文の概要: Beyond Multiple-Choice Accuracy: Real-World Challenges of Implementing Large Language Models in Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18460v1
Date: Thu, 24 Oct 2024 06:12:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 16:43:49.058704
Title: Beyond Multiple-Choice Accuracy: Real-World Challenges of Implementing Large Language Models in Healthcare
Title（参考訳）: 複数項目の精度を超えて:医療における大規模言語モデル導入の現実的課題
Authors: Yifan Yang, Qiao Jin, Qingqing Zhu, Zhizheng Wang, Francisco Erramuspe Álvarez, Nicholas Wan, Benjamin Hou, Zhiyong Lu,
Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、医療分野において人間レベルの能力に対して大きな注目を集めている。本研究は,医学応用におけるLLMの課題を4つの側面から論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.95185314804115
License:
Abstract: Large Language Models (LLMs) have gained significant attention in the medical domain for their human-level capabilities, leading to increased efforts to explore their potential in various healthcare applications. However, despite such a promising future, there are multiple challenges and obstacles that remain for their real-world uses in practical settings. This work discusses key challenges for LLMs in medical applications from four unique aspects: operational vulnerabilities, ethical and social considerations, performance and assessment difficulties, and legal and regulatory compliance. Addressing these challenges is crucial for leveraging LLMs to their full potential and ensuring their responsible integration into healthcare.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、その人間レベルの能力について医療分野で大きな注目を集めており、様々な医療応用におけるその可能性を探究する取り組みが活発化している。しかし、このような有望な未来にもかかわらず、現実的な環境での実際の利用にはいくつかの課題と障害が残っている。本研究は, 医療応用におけるLCMの課題を, 運用上の脆弱性, 倫理的・社会的配慮, パフォーマンスと評価の困難, 法的・規制的コンプライアンスの4つの側面から論じる。これらの課題に対処することは、LSMを最大限に活用し、医療への責任ある統合を保証するために不可欠である。

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