論文の概要: The Potential of LLMs in Medical Education: Generating Questions and Answers for Qualification Exams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23769v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 07:47:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:55:00.748115
• Title: The Potential of LLMs in Medical Education: Generating Questions and Answers for Qualification Exams
• Title（参考訳）: 医学教育におけるLCMの可能性 : 資格審査に対する質問と回答
• Authors: Yunqi Zhu, Wen Tang, Huayu Yang, Jinghao Niu, Liyang Dou, Yifan Gu, Yuanyuan Wu, Wensheng Zhang, Ying Sun, Xuebing Yang,
• Abstract要約: 従来の医学教育では、高度な臨床医が、EHRのプロトタイプに基づいて質問や回答を定式化する必要がある。 メインストリームのLSMは,臨床医に近いレベルにおいて,現実のERHで質問や回答を生成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.469665087042614
• License:
• Abstract: In this work, we leverage LLMs to produce medical qualification exam questions and the corresponding answers through few-shot prompts, investigating in-depth how LLMs meet the requirements in terms of coherence, evidence of statement, factual consistency, and professionalism etc. Utilizing a multicenter bidirectional anonymized database with respect to comorbid chronic diseases, named Elderly Comorbidity Medical Database (CECMed), we tasked LLMs with generating open-ended questions and answers based on a subset of sampled admission reports. For CECMed, the retrospective cohort includes patients enrolled from January 2010 to January 2022 while the prospective cohort from January 2023 to November 2023, with participants sourced from selected tertiary and community hospitals across the southern, northern, and central regions of China. A total of 8 widely used LLMs were used, including ERNIE 4, ChatGLM 4, Doubao, Hunyuan, Spark 4, Qwen, Conventional medical education requires sophisticated clinicians to formulate questions and answers based on prototypes from EHRs, which is heuristic and time-consuming. We found that mainstream LLMs could generate questions and answers with real-world EHRs at levels close to clinicians. Although current LLMs performed dissatisfactory in some aspects, medical students, interns and residents could reasonably make use of LLMs to facilitate understanding.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LCMが一貫性,証拠,事実整合性,プロフェッショナリズムなどの観点から,どのように要件を満たすのかを詳細に検討し,LCMを活用して医療資格試験問題とそれに対応する回答を生成する。 慢性疾患に対する多施設共同匿名データベース(CECMed)を用いて, 症例報告のサブセットに基づいて, オープンエンド質問や回答を生成するLLMを課題とした。 CECMedは、2010年1月から2022年1月まで登録された患者を対象とし、2023年1月から2023年11月までに、中国南部、北部、中部地方で選択された第3次・地域病院の参加者を対象とする。 ERNIE 4, ChatGLM 4, Doubao, Hunyuan, Spark 4, Qwen, Conventional Medical Educationなど8種が広く使用されている。 メインストリームのLSMは,臨床医に近いレベルにおいて,現実のERHで質問や回答を生成できることがわかった。 現在のLSMはいくつかの点で不満を抱いていたが、医学生、インターン、住民はLSMを合理的に利用して理解を深めることができた。

関連論文リスト

• Fact or Guesswork? Evaluating Large Language Model's Medical Knowledge with Structured One-Hop Judgment [108.55277188617035]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクドメインで広く採用されているが、実際の医学的知識を直接呼び起こし適用する能力はいまだ探索されていない。 既存の医療QAベンチマークの多くは、複雑な推論やマルチホップ推論を評価しており、LSM固有の医療知識を推論能力から切り離すことが困難である。 LLMの1ホップの医療知識を測定するために特別に設計されたデータセットであるMedical Knowledge Judgmentを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T05:27:51Z)
• Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
• CliMedBench: A Large-Scale Chinese Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models in Clinical Scenarios [50.032101237019205]
  CliMedBenchは、14のエキスパートによるコア臨床シナリオを備えた総合的なベンチマークである。 このベンチマークの信頼性はいくつかの点で確認されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T15:15:36Z)
• 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)
• MedREQAL: Examining Medical Knowledge Recall of Large Language Models via Question Answering [5.065947993017158]
  大きな言語モデル(LLM)は、大きなテキストコーパスで事前学習中に知識を符号化する印象的な能力を示している。 体系的レビューから得られた新しいデータセットを構築することにより, LLMが医療知識のリコールを示す能力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T16:33:28Z)
• MedBench: A Large-Scale Chinese Benchmark for Evaluating Medical Large Language Models [56.36916128631784]
  中国の医療分野の総合的なベンチマークであるMedBenchを紹介する。 このベンチマークは、中国の医療ライセンス試験、居住者標準化訓練試験、および現実世界のクリニックの4つの主要なコンポーネントで構成されている。 幅広い実験を行い, 多様な視点から詳細な分析を行い, 以下の結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T07:01:49Z)
• 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)
• An Automatic Evaluation Framework for Multi-turn Medical Consultations Capabilities of Large Language Models [22.409334091186995]
  大型言語モデル(LLM)はしばしば幻覚に悩まされ、過度に自信があるが誤った判断を下す。 本稿では,マルチターンコンサルテーションにおける仮想医師としてのLCMの実用能力を評価するための自動評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T09:24:48Z)

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。