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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18856v3
• Date: Wed, 20 Nov 2024 01:04:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:09.691060
• 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。

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