論文の概要: Best Practices for Large Language Models in Radiology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01233v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 07:54:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:46:29.306646
• Title: Best Practices for Large Language Models in Radiology
• Title（参考訳）: 放射線学における大規模言語モデルのベストプラクティス
• Authors: Christian Bluethgen, Dave Van Veen, Cyril Zakka, Katherine Link, Aaron Fanous, Roxana Daneshjou, Thomas Frauenfelder, Curtis Langlotz, Sergios Gatidis, Akshay Chaudhari,
• Abstract要約: 様々な活動の鍵は、言語へのニュアンスな適用である。 大型言語モデル(LLM)の出現は、放射線学における膨大なデータの管理と解釈を改善する機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.972411560978282
• License:
• Abstract: At the heart of radiological practice is the challenge of integrating complex imaging data with clinical information to produce actionable insights. Nuanced application of language is key for various activities, including managing requests, describing and interpreting imaging findings in the context of clinical data, and concisely documenting and communicating the outcomes. The emergence of large language models (LLMs) offers an opportunity to improve the management and interpretation of the vast data in radiology. Despite being primarily general-purpose, these advanced computational models demonstrate impressive capabilities in specialized language-related tasks, even without specific training. Unlocking the potential of LLMs for radiology requires basic understanding of their foundations and a strategic approach to navigate their idiosyncrasies. This review, drawing from practical radiology and machine learning expertise and recent literature, provides readers insight into the potential of LLMs in radiology. It examines best practices that have so far stood the test of time in the rapidly evolving landscape of LLMs. This includes practical advice for optimizing LLM characteristics for radiology practices along with limitations, effective prompting, and fine-tuning strategies.
• Abstract（参考訳）: 放射線医学の実践の中心は、複雑な画像データと臨床情報を統合することで、実用的な洞察を生み出すことである。 言語へのニュアンス適用は、要求の管理、臨床データのコンテキストにおける画像所見の説明と解釈、結果の簡潔な文書化と伝達など、様々な活動の鍵となる。 大型言語モデル(LLM)の出現は、放射線学における膨大なデータの管理と解釈を改善する機会を提供する。 主に汎用性があるにもかかわらず、これらの高度な計算モデルは、特定の訓練なしでも、特殊言語に関連したタスクにおいて印象的な能力を示す。 放射線学の LLM の可能性を解き明かすには、基礎の基本的な理解と、その慣用句をナビゲートするための戦略的なアプローチが必要である。 このレビューは、実践的な放射線学と機械学習の専門知識と最近の文献から引用され、放射線学におけるLLMの可能性についての読者の洞察を提供する。 LLMの急速な発展の過程において、これまで時間のテストに立脚してきたベストプラクティスについて検討している。 この中には、放射線学の実践のためにLLM特性を最適化するための実践的なアドバイスや、制限、効果的なプロンプト、微調整戦略が含まれる。

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