A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges

要約

ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) は、その優れた人間の言語理解および生成機能により、大きな注目を集めています。
したがって、医師と患者のケアを支援するための LLM の医療への応用は、人工知能と臨床医学の両方において有望な研究方向として浮上しています。
この傾向を反映するために、この調査では、医療における LLM が直面する原理、応用、課題の包括的な概要を提供します。
具体的には、次の質問に対処することを目的としています。 1) 医療 LLM はどのように構築できますか?
2) 医療 LLM の下流側のパフォーマンスはどのようなものですか?
3) 医療 LLM は実際の臨床現場でどのように活用できますか?
4) 医療 LLM の使用によりどのような課題が生じますか?
5) 医療 LLM をより適切に構築し、活用するにはどうすればよいでしょうか?
その結果、この調査は医療における LLM の機会と課題についての洞察を提供し、実践的で効果的な医療 LLM を構築するための貴重なリソースとして機能することを目的としています。
医療 LLM に関する実践ガイドの定期更新リストは、https://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuide でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs), such as ChatGPT, have received substantial attention due to their impressive human language understanding and generation capabilities. Therefore, the application of LLMs in medicine to assist physicians and patient care emerges as a promising research direction in both artificial intelligence and clinical medicine. To reflect this trend, this survey provides a comprehensive overview of the principles, applications, and challenges faced by LLMs in medicine. Specifically, we aim to address the following questions: 1) How can medical LLMs be built? 2) What are the downstream performances of medical LLMs? 3) How can medical LLMs be utilized in real-world clinical practice? 4) What challenges arise from the use of medical LLMs? and 5) How can we better construct and utilize medical LLMs? As a result, this survey aims to provide insights into the opportunities and challenges of LLMs in medicine and serve as a valuable resource for constructing practical and effective medical LLMs. A regularly updated list of practical guides on medical LLMs can be found at https://github.com/AI-in-Health/MedLLMsPracticalGuide.

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