論文の概要: AfriMed-QA: A Pan-African, Multi-Specialty, Medical Question-Answering Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15640v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 03:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:21.409958
• Title: AfriMed-QA: A Pan-African, Multi-Specialty, Medical Question-Answering Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: AfriMed-QA: パン・アフリカン、マルチスペシャル、医療質問-ベンチマークデータセット
• Authors: Tobi Olatunji, Charles Nimo, Abraham Owodunni, Tassallah Abdullahi, Emmanuel Ayodele, Mardhiyah Sanni, Chinemelu Aka, Folafunmi Omofoye, Foutse Yuehgoh, Timothy Faniran, Bonaventure F. P. Dossou, Moshood Yekini, Jonas Kemp, Katherine Heller, Jude Chidubem Omeke, Chidi Asuzu MD, Naome A. Etori, Aimérou Ndiaye, Ifeoma Okoh, Evans Doe Ocansey, Wendy Kinara, Michael Best, Irfan Essa, Stephen Edward Moore, Chris Fourie, Mercy Nyamewaa Asiedu,
• Abstract要約: AfriMed-QAはPan-African English multi-choice Medical Question-Answering データセットである。 15,000の質問が16カ国の60以上の医療学校から寄せられ、32の医療専門学校から寄せられた。 バイオメディカル LLM は一般的なモデルよりも優れており、エッジフレンドリーな LLM はパススコアの達成に苦慮している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.521691388707799
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language model(LLM) performance on medical multiple choice question (MCQ) benchmarks have stimulated interest from healthcare providers and patients globally. Particularly in low-and middle-income countries (LMICs) facing acute physician shortages and lack of specialists, LLMs offer a potentially scalable pathway to enhance healthcare access and reduce costs. However, their effectiveness in the Global South, especially across the African continent, remains to be established. In this work, we introduce AfriMed-QA, the first large scale Pan-African English multi-specialty medical Question-Answering (QA) dataset, 15,000 questions (open and closed-ended) sourced from over 60 medical schools across 16 countries, covering 32 medical specialties. We further evaluate 30 LLMs across multiple axes including correctness and demographic bias. Our findings show significant performance variation across specialties and geographies, MCQ performance clearly lags USMLE (MedQA). We find that biomedical LLMs underperform general models and smaller edge-friendly LLMs struggle to achieve a passing score. Interestingly, human evaluations show a consistent consumer preference for LLM answers and explanations when compared with clinician answers.
• Abstract（参考訳）: 医療多目的質問(MCQ)ベンチマークにおける言語モデル(LLM)のパフォーマンスの最近の進歩は、世界中の医療提供者や患者からの関心を刺激している。 特に、急性の医師不足と専門医不足に直面している低所得国(LMIC)では、LSMは医療アクセスを強化し、コストを削減し、潜在的にスケーラブルな経路を提供する。 しかし、特にアフリカ大陸全体でのグローバル・サウスでの効力は確立されていない。 本研究は,16か国60以上の医学学校を対象とする,最初の大規模パン・アフリカ英語多種医療質問応答(QA)データセットであるAfriMed-QAを紹介する。 さらに,複数軸にまたがる30個のLDMについて,正当性や人口統計バイアスなどの評価を行った。 以上の結果から, 専門分野や地理学分野において, MCQはUSMLE (MedQA) に遅れがみられた。 バイオメディカル LLM は一般的なモデルよりも優れており、エッジフレンドリーな LLM はパススコアの達成に苦慮している。 興味深いことに、人間の評価は、臨床の回答と比較した場合、LCMの回答と説明に対して一貫した消費者の嗜好を示す。

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