論文の概要: Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18856v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 00:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:36.331704
• Title: Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer
• Title（参考訳）: 医学のための大規模言語モデルのデマイチ:プライマー
• Authors: Qiao Jin, Nicholas Wan, Robert Leaman, Shubo Tian, Zhizheng Wang, Yifan Yang, Zifeng Wang, Guangzhi Xiong, Po-Ting Lai, Qingqing Zhu, Benjamin Hou, Maame Sarfo-Gyamfi, Gongbo Zhang, Aidan Gilson, Balu Bhasuran, Zhe He, Aidong Zhang, Jimeng Sun, Chunhua Weng, Ronald M. Summers, Qingyu Chen, Yifan Peng, Zhiyong Lu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。 本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.83806796466396
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) represent a transformative class of AI tools capable of revolutionizing various aspects of healthcare by generating human-like responses across diverse contexts and adapting to novel tasks following human instructions. Their potential application spans a broad range of medical tasks, such as clinical documentation, matching patients to clinical trials, and answering medical questions. In this primer paper, we propose an actionable guideline to help healthcare professionals more efficiently utilize LLMs in their work, along with a set of best practices. This approach consists of several main phases, including formulating the task, choosing LLMs, prompt engineering, fine-tuning, and deployment. We start with the discussion of critical considerations in identifying healthcare tasks that align with the core capabilities of LLMs and selecting models based on the selected task and data, performance requirements, and model interface. We then review the strategies, such as prompt engineering and fine-tuning, to adapt standard LLMs to specialized medical tasks. Deployment considerations, including regulatory compliance, ethical guidelines, and continuous monitoring for fairness and bias, are also discussed. By providing a structured step-by-step methodology, this tutorial aims to equip healthcare professionals with the tools necessary to effectively integrate LLMs into clinical practice, ensuring that these powerful technologies are applied in a safe, reliable, and impactful manner.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなコンテキストにまたがるヒューマンライクな応答を生成し、人間の指示に従う新しいタスクに適応することによって、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことができる、変革的なAIツールのクラスである。 彼らの潜在的な応用は、臨床文書化、患者と臨床試験のマッチング、医学的疑問への回答など、幅広い医療課題にまたがる。 本稿では,医療従事者がLLMをより効率的に活用するための実践的ガイドラインと,一連のベストプラクティスを提案する。 このアプローチは、タスクの定式化、LLMの選択、エンジニアリングのプロンプト、微調整、デプロイメントなど、いくつかの主要なフェーズで構成されています。 まず、LLMのコア機能と整合した医療タスクの特定と、選択したタスクとデータ、パフォーマンス要件、モデルインターフェースに基づくモデルの選択に関する批判的な考察から始める。 次に,専門的な医療業務に標準LLMを適用するために,迅速な工学や微調整などの戦略を概観する。 また、規制の遵守、倫理ガイドライン、公正さと偏見に対する継続的な監視など、デプロイメントの考慮についても論じている。 このチュートリアルは、構造化されたステップバイステップの方法論を提供することにより、医療専門家にLSMを効果的に臨床実践に統合するために必要なツールを装備し、これらの強力な技術が安全で信頼性があり、インパクトのある方法で適用されることを保証することを目的とする。

関連論文リスト

• RuleAlign: Making Large Language Models Better Physicians with Diagnostic Rule Alignment [54.91736546490813]
  本稿では,大規模言語モデルと特定の診断規則との整合性を考慮したルールアラインフレームワークを提案する。 患者と医師間の規則に基づくコミュニケーションを含む医療対話データセットを開発した。 実験の結果,提案手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T17:44:40Z)
• A Survey on Large Language Models from General Purpose to Medical Applications: Datasets, Methodologies, and Evaluations [5.265452667976959]
  本調査は,オープンソース汎用LSMをベースとした医療用LSMのトレーニング方法を体系的にまとめたものである。 a) トレーニングコーパスの取得方法、カスタマイズされた医療トレーニングセットの構築方法、(b) 適切なトレーニングパラダイムの選択方法、(d) 既存の課題と有望な研究方向性をカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T02:42:20Z)
• Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
  VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。 VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。 本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z)
• Large Language Model Distilling Medication Recommendation Model [61.89754499292561]
  大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解と入力非依存特性を利用する。 本研究は, LLMを用いて既存の薬剤推奨手法を変換することを目的としている。 これを軽減するため,LLMの習熟度をよりコンパクトなモデルに伝達する機能レベルの知識蒸留技術を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T08:25:22Z)
• ChiMed-GPT: A Chinese Medical Large Language Model with Full Training Regime and Better Alignment to Human Preferences [51.66185471742271]
  我々は中国医学領域向けに明示的に設計されたベンチマークLSMであるChiMed-GPTを提案する。 ChiMed-GPTは、事前訓練、SFT、RLHFを含む総合的な訓練体制を実施。 我々は,ChiMed-GPTを患者識別に関する態度尺度の実行を促すことによって,潜在的なバイアスを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T12:25:32Z)
• A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge [85.09998659355038]
  大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解し、生成する能力のために大きな注目を集めている。 本総説は,医学におけるLSMの開発と展開について概説することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T02:55:58Z)
• Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review [16.008511195589925]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のレベルの言語理解と推論を模倣する有望な能力を示している。 本稿では,医学におけるLSMの応用と意義について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:51:36Z)
• Adapted Large Language Models Can Outperform Medical Experts in Clinical Text Summarization [8.456700096020601]
  大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において有望であるが, 様々な臨床要約タスクにおける有効性は証明されていない。 本研究では,4つの臨床要約課題にまたがる8つのLCMに適応法を適用した。 10名の医師による臨床読影者を対象に, 要約, 完全性, 正当性, 簡潔性を評価した。ほとんどの場合, ベスト適応LSMの要約は, 医用専門家の要約と比べ, 同等(45%), 上等(36%)である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:15:01Z)
• 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)
• Are Large Language Models Ready for Healthcare? A Comparative Study on Clinical Language Understanding [12.128991867050487]
  大規模言語モデル(LLM)は、医療を含む様々な分野で大きな進歩を遂げている。 本研究では,臨床言語理解タスクの領域における最先端LCMの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-09T16:31:47Z)

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。