論文の概要: A Review on Scientific Knowledge Extraction using Large Language Models in Biomedical Sciences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03531v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 18:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:09:47.727030
• Title: A Review on Scientific Knowledge Extraction using Large Language Models in Biomedical Sciences
• Title（参考訳）: 生物医学における大規模言語モデルを用いた科学的知識抽出法の検討
• Authors: Gabriel Lino Garcia, João Renato Ribeiro Manesco, Pedro Henrique Paiola, Lucas Miranda, Maria Paola de Salvo, João Paulo Papa,
• Abstract要約: 本稿では,生物医学領域における大規模言語モデル(LLM)の最先端応用について概説する。 LLMは、幻覚、文脈理解、一般化する能力など、大きな可能性を秘めているが、大きな課題が残っている。 我々は、医療文献へのアクセスを改善し、医療における有意義な発見を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8308043661908204
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has opened new boundaries in the extraction and synthesis of medical knowledge, particularly within evidence synthesis. This paper reviews the state-of-the-art applications of LLMs in the biomedical domain, exploring their effectiveness in automating complex tasks such as evidence synthesis and data extraction from a biomedical corpus of documents. While LLMs demonstrate remarkable potential, significant challenges remain, including issues related to hallucinations, contextual understanding, and the ability to generalize across diverse medical tasks. We highlight critical gaps in the current research literature, particularly the need for unified benchmarks to standardize evaluations and ensure reliability in real-world applications. In addition, we propose directions for future research, emphasizing the integration of state-of-the-art techniques such as retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM performance in evidence synthesis. By addressing these challenges and utilizing the strengths of LLMs, we aim to improve access to medical literature and facilitate meaningful discoveries in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、医学知識の抽出と合成において、特に証拠合成において新たな境界が開かれた。 本稿では, バイオメディカル領域におけるLCMの現状を概観し, 証拠合成や文書のバイオメディカルコーパスからのデータ抽出といった複雑なタスクを自動化する上での有効性について検討する。 LLMは目覚ましい可能性を示しているが、幻覚、文脈理解、様々な医学的タスクにまたがる一般化能力など、重大な課題が残っている。 特に、評価を標準化し、現実のアプリケーションで信頼性を確保するために、統一されたベンチマークが必要である。 さらに,検索強化生成(RAG)などの最先端技術の統合を重視し,証拠合成におけるLCMの性能向上を図り,今後の研究の方向性を提案する。 これらの課題に対処し、LSMの強みを活用することにより、医療文献へのアクセスを改善し、医療における意義ある発見を促進することを目指す。

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