論文の概要: Applying Language Models in medical Medicine: Recent Trends and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34780v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 09:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-30 21:28:46.768581
- Title: Applying Language Models in medical Medicine: Recent Trends and Perspectives
- Title（参考訳）: 医学における言語モデルの適用動向と展望
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の出現は、医療におけるAIの適用に関する議論を拡大した。
LLMの医療環境への統合は、医療環境における信頼性、正確性、透明性、安全性、適切な役割に関する重要な疑問を提起する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use and applicability of artificial intelligence (AI) in medical research and clinical practice has received increasing attention in the literature over recent years. The emergence of large language models (LLMs) has expanded discussions in regards to applications of AI within healthcare. While traditional deep learning based AI applications in medicine have often focused on specific and defined tasks, LLMs offer broader capabilities and flexibility in working with available data,. At the same time of writing, the integration of LLMs into medical settings raises important questions regarding their reliability, accuracy, transparency, safety, and appropriate role in a medical setting. This text presents and discusses recent talks and articles concerning the application of LLMs in medicine, with particular emphasis on their potential utility in research and clinical practice. It considers both the opportunities offered by these technologies and the challenges associated with their implementation, aiming to provide a perspective on the current and emerging role of LLMs within the medical field.
- Abstract（参考訳）: 近年,医学研究や臨床実践における人工知能(AI)の利用と応用性が文献に注目されている。
大規模言語モデル(LLM)の出現は、医療におけるAIの適用に関する議論を拡大した。
医学における従来のディープラーニングベースのAIアプリケーションは、具体的で定義されたタスクに重点を置いていることが多いが、LLMは利用可能なデータを扱う上で、より広範な能力と柔軟性を提供する。
執筆と同時に、LSMを医療環境に統合することで、医療環境における信頼性、正確性、透明性、安全性、適切な役割に関する重要な疑問が提起される。
この本文は、医学におけるLSMの応用に関する最近の講演や記事、特に研究および臨床実践におけるその潜在的有用性について論じるものである。
医療分野におけるLSMの現状と今後の役割の展望をめざして,これらの技術がもたらす機会と,その実施に伴う課題を考察する。
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