Large language models in healthcare and medical domain: A review

要約

医療分野における大規模言語モデル (LLM) の導入は、熱意と不安の両方を引き起こしています。
これらのモデルは、フリーテキストの質問に対して熟練した応答を提供する驚くべき能力を示し、専門的な医療知識の微妙な理解を示しています。
この包括的な調査では、ヘルスケア アプリケーション向けに設計された既存の LLM の機能を詳しく調査し、従来の事前トレーニング済み言語モデル (PLM) から始まり、ヘルスケア分野における LLM の現状に至る開発の軌跡を明らかにします。
まず、特に臨床言語理解タスクに焦点を当てて、多様な医療アプリケーションの効率と有効性を増幅する LLM の可能性を探ります。
これらのタスクは、固有表現の認識や関係抽出から、自然言語推論、マルチモーダル医療アプリケーション、文書分類、質問応答に至るまで、幅広い範囲を網羅しています。
さらに、ヘルスケア分野における最新の最先端 LLM の広範な比較を行うと同時に、さまざまなオープンソース LLM の利用状況を評価し、ヘルスケア アプリケーションにおけるその重要性を強調します。
さらに、生物医学分野で LLM を評価するために使用される重要なパフォーマンス指標を提示し、その有効性と限界を明らかにします。
最後に、ヘルスケア分野の大規模言語モデルが直面する顕著な課題と制約を要約し、その潜在的な利点と欠点についての全体的な視点を提供します。
このレビューでは、ヘルスケアにおける LLM の現在の状況を包括的に調査し、医療アプリケーションの変革における LLM の役割と、さらなる研究開発が必要な分野について取り上げます。

要約(オリジナル)

The deployment of large language models (LLMs) within the healthcare sector has sparked both enthusiasm and apprehension. These models exhibit the remarkable capability to provide proficient responses to free-text queries, demonstrating a nuanced understanding of professional medical knowledge. This comprehensive survey delves into the functionalities of existing LLMs designed for healthcare applications, elucidating the trajectory of their development, starting from traditional Pretrained Language Models (PLMs) to the present state of LLMs in healthcare sector. First, we explore the potential of LLMs to amplify the efficiency and effectiveness of diverse healthcare applications, particularly focusing on clinical language understanding tasks. These tasks encompass a wide spectrum, ranging from named entity recognition and relation extraction to natural language inference, multi-modal medical applications, document classification, and question-answering. Additionally, we conduct an extensive comparison of the most recent state-of-the-art LLMs in the healthcare domain, while also assessing the utilization of various open-source LLMs and highlighting their significance in healthcare applications. Furthermore, we present the essential performance metrics employed to evaluate LLMs in the biomedical domain, shedding light on their effectiveness and limitations. Finally, we summarize the prominent challenges and constraints faced by large language models in the healthcare sector, offering a holistic perspective on their potential benefits and shortcomings. This review provides a comprehensive exploration of the current landscape of LLMs in healthcare, addressing their role in transforming medical applications and the areas that warrant further research and development.

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