論文の概要: MedEthicEval: Evaluating Large Language Models Based on Chinese Medical Ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02374v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 08:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:20:01.596567
• Title: MedEthicEval: Evaluating Large Language Models Based on Chinese Medical Ethics
• Title（参考訳）: MedEthicEval:中国の医療倫理に基づく大規模言語モデルの評価
• Authors: Haoan Jin, Jiacheng Shi, Hanhui Xu, Kenny Q. Zhu, Mengyue Wu,
• Abstract要約: 本稿では,医療倫理分野における大規模言語モデル(LLM)の評価を目的とした新しいベンチマークであるMedEthicEvalを紹介する。 我々のフレームワークは、知識、モデルによる医療倫理原則の把握、応用の2つの重要な要素を含み、様々なシナリオにまたがってこれらの原則を適用する能力に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.129774371246086
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate significant potential in advancing medical applications, yet their capabilities in addressing medical ethics challenges remain underexplored. This paper introduces MedEthicEval, a novel benchmark designed to systematically evaluate LLMs in the domain of medical ethics. Our framework encompasses two key components: knowledge, assessing the models' grasp of medical ethics principles, and application, focusing on their ability to apply these principles across diverse scenarios. To support this benchmark, we consulted with medical ethics researchers and developed three datasets addressing distinct ethical challenges: blatant violations of medical ethics, priority dilemmas with clear inclinations, and equilibrium dilemmas without obvious resolutions. MedEthicEval serves as a critical tool for understanding LLMs' ethical reasoning in healthcare, paving the way for their responsible and effective use in medical contexts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は医学応用の進展に大きな可能性を示しているが、医療倫理上の課題に対処する能力は未解明のままである。 本稿では,医療倫理分野におけるLSMを体系的に評価するための新しいベンチマークであるMedEthicEvalを紹介する。 我々のフレームワークは、知識、モデルによる医療倫理原則の把握、応用の2つの重要な要素を含み、様々なシナリオにまたがってこれらの原則を適用する能力に焦点を当てている。 このベンチマークを支援するために、我々は医学倫理研究者と相談し、医学倫理の緩やかな違反、明確な傾きを持つ優先ジレンマ、明確な解決のない均衡ジレンマという3つの倫理的課題に対処するデータセットを開発した。 MedEthicEvalは、医療におけるLLMの倫理的推論を理解するための重要なツールであり、医療の文脈における責任と効果的な利用の道を開いた。

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