論文の概要: The Rise of Small Language Models in Healthcare: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17119v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 22:02:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.18551
- Title: The Rise of Small Language Models in Healthcare: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 医療における小言語モデルの台頭 : 包括的調査
- Authors: Muskan Garg, Shaina Raza, Shebuti Rayana, Xingyi Liu, Sunghwan Sohn,
- Abstract要約: 小型言語モデル(SLM)は、次世代医療情報学にスケーラブルで臨床的に実行可能なソリューションを提供する。
包括的調査では、医療従事者に対して分類・分類するための分類学的枠組みを提示する。
本研究は,医療におけるSLMの変容可能性を明らかにするために,広く研究されているNLPタスクを対象とした実験結果のまとめである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.586655727885374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite substantial progress in healthcare applications driven by large language models (LLMs), growing concerns around data privacy, and limited resources; the small language models (SLMs) offer a scalable and clinically viable solution for efficient performance in resource-constrained environments for next-generation healthcare informatics. Our comprehensive survey presents a taxonomic framework to identify and categorize them for healthcare professionals and informaticians. The timeline of healthcare SLM contributions establishes a foundational framework for analyzing models across three dimensions: NLP tasks, stakeholder roles, and the continuum of care. We present a taxonomic framework to identify the architectural foundations for building models from scratch; adapting SLMs to clinical precision through prompting, instruction fine-tuning, and reasoning; and accessibility and sustainability through compression techniques. Our primary objective is to offer a comprehensive survey for healthcare professionals, introducing recent innovations in model optimization and equipping them with curated resources to support future research and development in the field. Aiming to showcase the groundbreaking advancements in SLMs for healthcare, we present a comprehensive compilation of experimental results across widely studied NLP tasks in healthcare to highlight the transformative potential of SLMs in healthcare. The updated repository is available at Github
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)によって駆動される医療アプリケーションが大きく進歩しているにも関わらず、データプライバシや限られたリソースに関する懸念が高まっている。
包括的調査では、医療専門家や情報学者に分類・分類するための分類学的枠組みを提示する。
医療SLMコントリビューションのタイムラインは、NLPタスク、ステークホルダーの役割、ケアの継続という3つの次元にわたるモデルを分析するための基礎的な枠組みを確立している。
本稿では,モデル構築のためのアーキテクチャ基盤をスクラッチから同定し,SLMをプロンプト,微調整,推論,アクセシビリティと圧縮技術による持続可能性を通じて,臨床精度に適応させるための分類学的枠組みを提案する。
我々の主な目的は、医療専門家に対する総合的な調査を提供することであり、モデル最適化における最近の革新を導入し、将来的な研究・開発を支援するため、それらをキュレートしたリソースを装備することである。
医療におけるSLMの革新的可能性を明らかにするため,医療におけるNLPタスクにまたがる実験結果を総合的にまとめて紹介する。
更新されたリポジトリはGithubで入手できる
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