Этот исследовательский обзор статьи по искусственному интеллекту рассматривает роль больших языковых моделей (LLM) в медицине их вызовы, принципы и применение.

Роль больших языковых моделей (LLM) в медицине исследовательский обзор, вызовы, принципы и применение

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) сделала большой прогресс за последние несколько месяцев, в особенности с разработкой Больших Моделей Языка (Large Language Models, LLM). Модели, такие как GPT, PaLM, LLaMA и др., получили большую популярность благодаря своей способности выполнять различные задачи NLP, такие как генерация текста, суммирование текста и ответы на вопросы. Исследователи постоянно стремятся использовать мощь LLM в медицинской области.

Медицинские LLM, включая ChatDoctor, MedAlpaca, PMC-LLaMA, BenTsao, MedPaLM и Clinical Camel, используются для улучшения пациентского ухода и поддержки медицинских специалистов. Несмотря на то, что текущие медицинские LLM показали хорошие результаты, некоторые проблемы все еще нужно решить. Многие модели не уделяют должного внимания практической значимости биомедицинских задач NLP, таких как диалог и ответы на вопросы в клинических условиях. Потенциал медицинских LLM в клинических контекстах, таких как электронные медицинские записи (Electronic Health Records, EHR), составление резюме после выписки, здоровье населения и планирование ухода, является предметом недавних исследований; однако эти модели часто не имеют общего набора данных для оценки.

Еще одним недостатком является то, что большинство используемых в настоящее время медицинских LLM оценивают кандидатов исключительно по их способности отвечать на медицинские вопросы, игнорируя другие важные биомедицинские задачи, такие как поиск информации, создание текста, извлечение связей и суммирование текста. Чтобы преодолеть эти проблемы, команда исследователей провела исследование, изучая различные аспекты медицинских LLM, отвечая на пять основных вопросов, которые следуют:

• Upstage представляет Solar-10.7B Революционные модели с глубинным увеличением и уточненной точностью для однонарных разговоров
• Эта научная статья ознакамливает с Perseus революционной платформой для сокращения излишнего энергопотребления при масштабировании обучения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта на до 30%.
• Давайте исследуем передачу знаний…

1. Создание медицинских LLM: Первый вопрос направлен на выяснение подходов и факторов, используемых при создании медицинских LLM. Это включает понимание основных идей создания этих моделей, их структуры, наборов данных для обучения и других соответствующих элементов.

1. Оценка практических результатов медицинских LLM: Второй вопрос фокусируется на оценке практических результатов или производительности медицинских LLM. Это включает оценку их производительности в реальных ситуациях, особенно в связи с задачами клинической медицины.

1. Использование медицинских LLM в практике: Третий вопрос исследует, как медицинские LLM фактически используются в клинических условиях. Это включает изучение того, как эти модели могут быть включены в обычные рабочие процессы здравоохранения для улучшения коммуникации, принятия решений и ухода за пациентами в целом.

1. Проблемы, возникающие при применении медицинских LLM: Четвертый вопрос признает, что использование медицинских LLM связано с препятствиями, как и любая другая технология. Для ответственной и успешной реализации этих моделей в области здравоохранения могут потребоваться решение нескольких препятствий, включая этические вопросы, потенциальные предубеждения моделей и проблемы интерпретируемости.

1. Успешное создание и применение медицинских LLM: Последний вопрос касается будущего и целью является улучшение разработки и применения медицинских LLM для обеспечения их дальнейшего развития как полезных инструментов в медицинской индустрии.

В заключение, данное исследование подробно анализирует LLM в медицинской области. Оно обобщает оценки, полученные из 10 различных биомедицинских задач и предоставляет подробный обзор их применения. Решая ключевые вопросы, данное исследование стремится предложить всестороннее понимание медицинских LLM, поощряя более глубокий анализ, сотрудничество и более быстрое развитие в области медицинского искусственного интеллекта.