論文の概要: A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00024v2
- Date: Mon, 18 Nov 2024 18:41:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:31:04.600685
- Title: A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges
- Title（参考訳）: 医療用AI応用へのジェネリストAIの適用と課題
- Authors: Zifeng Wang, Hanyin Wang, Benjamin Danek, Ying Li, Christina Mack, Hoifung Poon, Yajuan Wang, Pranav Rajpurkar, Jimeng Sun,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の医療応用への統合は、医療業界で広く関心を集めている。
本稿では,LSMを利用した医療用AIアプリケーション構築の内的課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.20745682286796
- License:
- Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into medical applications has sparked widespread interest across the healthcare industry, from drug discovery and development to clinical decision support, assisting telemedicine, medical devices, and healthcare insurance applications. This perspective paper aims to discuss the inner workings of building LLM-powered medical AI applications and introduces a comprehensive framework for their development. We review existing literature and outline the unique challenges of applying LLMs in specialized medical contexts. Additionally, we introduce a three-step framework to organize medical LLM research activities: 1) Modeling: breaking down complex medical workflows into manageable steps for developing medical-specific models; 2) Optimization: optimizing the model performance with crafted prompts and integrating external knowledge and tools, and 3) System engineering: decomposing complex tasks into subtasks and leveraging human expertise for building medical AI applications. Furthermore, we offer a detailed use case playbook that describes various LLM-powered medical AI applications, such as optimizing clinical trial design, enhancing clinical decision support, and advancing medical imaging analysis. Finally, we discuss various challenges and considerations for building medical AI applications with LLMs, such as handling hallucination issues, data ownership and compliance, privacy, intellectual property considerations, compute cost, sustainability issues, and responsible AI requirements.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の医療応用への統合は、医薬品の発見や開発、臨床決定支援、遠隔医療、医療機器、医療保険のアプリケーション支援など、医療業界で広く関心を集めている。
本稿では,LSMを利用した医療用AIアプリケーション構築の内部動作について議論し,その開発のための包括的枠組みを導入することを目的とする。
既存の文献を概観し、専門的な医学的文脈におけるLSMの適用に関するユニークな課題を概説する。
さらに、医学LLM研究活動の組織化のための3段階の枠組みも紹介する。
1) モデリング:複雑な医療ワークフローを医療特化モデルを開発するための管理可能なステップに分割すること。
2)最適化:手作りのプロンプトでモデルパフォーマンスを最適化し、外部の知識やツールを統合する。
3) システムエンジニアリング: 複雑なタスクをサブタスクに分解し、医療AIアプリケーションを構築するための人間の専門知識を活用する。
さらに、臨床治験設計の最適化、臨床意思決定支援の強化、医用画像解析の進歩など、LSMを利用した医療AI応用を詳述した詳細なユースケースプレイブックを提供する。
最後に、幻覚問題、データオーナシップとコンプライアンス、プライバシ、知的財産の考慮、計算コスト、持続可能性の問題、責任あるAI要件の処理など、LLMで医療AIアプリケーションを構築するためのさまざまな課題と考慮事項について論じる。
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