Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Benchmark for Long-Form Medical Question Answering

論文の概要: A Benchmark for Long-Form Medical Question Answering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09834v2
Date: Tue, 19 Nov 2024 21:04:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-21 12:32:59.582619
Title: A Benchmark for Long-Form Medical Question Answering
Title（参考訳）: 長期医療質問応答のベンチマーク
Authors: Pedram Hosseini, Jessica M. Sin, Bing Ren, Bryceton G. Thomas, Elnaz Nouri, Ali Farahanchi, Saeed Hassanpour,
Abstract要約: 長期医療質問応答(QA)における大規模言語モデル(LLM)の評価のためのベンチマークの欠如既存のQA評価ベンチマークのほとんどは、自動メトリクスと複数項目の質問に焦点を当てている。本研究は,医科医が注釈を付した長文回答評価を伴う現実の消費者医療質問を特徴とする,新たに公開されたベンチマークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.815957808858573
License:
Abstract: There is a lack of benchmarks for evaluating large language models (LLMs) in long-form medical question answering (QA). Most existing medical QA evaluation benchmarks focus on automatic metrics and multiple-choice questions. While valuable, these benchmarks fail to fully capture or assess the complexities of real-world clinical applications where LLMs are being deployed. Furthermore, existing studies on evaluating long-form answer generation in medical QA are primarily closed-source, lacking access to human medical expert annotations, which makes it difficult to reproduce results and enhance existing baselines. In this work, we introduce a new publicly available benchmark featuring real-world consumer medical questions with long-form answer evaluations annotated by medical doctors. We performed pairwise comparisons of responses from various open and closed-source medical and general-purpose LLMs based on criteria such as correctness, helpfulness, harmfulness, and bias. Additionally, we performed a comprehensive LLM-as-a-judge analysis to study the alignment between human judgments and LLMs. Our preliminary results highlight the strong potential of open LLMs in medical QA compared to leading closed models. Code & Data: https://github.com/lavita-ai/medical-eval-sphere
Abstract（参考訳）: 長期医療質問応答(QA)において,大規模言語モデル(LLM)を評価するためのベンチマークが不足している。既存のQA評価ベンチマークのほとんどは、自動メトリクスと複数項目の質問に焦点を当てている。価値はあるものの、これらのベンチマークは、LLMがデプロイされている実世界の臨床アプリケーションの複雑さを完全に把握または評価することができない。さらに、医学QAにおける長期回答生成の評価に関する既存の研究は、主にクローズソースであり、ヒトの医療専門家アノテーションへのアクセスが欠如しているため、結果の再現や既存のベースラインの強化が困難である。本研究は,医科医が注釈を付した長文回答評価を伴う現実の消費者医療質問を特徴とする,新たに公開されたベンチマークを提案する。正確性, 有用性, 有害性, 偏見などの基準に基づき, 各種オープン・クローズド・ソース医療・汎用LSMからの回答の相互比較を行った。また, LLM-as-a-judgeを総合的に分析し, 人的判断とLLMの整合性について検討した。本研究は, 医療用QAにおいて, 先行する閉モデルと比較して, オープンLCMの強い可能性を強調した。 Code & Data: https://github.com/lavita-ai/medical-eval-sphere

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