Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine

要約

この論文では、医療分野における大規模言語モデルの進歩と応用について、特に臨床応用に重点を置いて詳細に検討します。
この調査では、基礎テクノロジーからドメイン固有のモデルとマルチモーダル統合における最新の開発に至るまで、LLM の進化を追跡しています。
微調整を必要とするエンコーダーベースのモデルから、テキスト、視覚、聴覚データを統合する高度なアプローチまでの技術的進歩を探求し、それによって医療における包括的な AI ソリューションを促進します。
この論文では、これらのテクノロジーが臨床効率の向上にもたらす機会と、倫理、データプライバシー、実装の観点からこれらのテクノロジーがもたらす課題の両方について説明しています。
さらに、LLM の展開戦略を批判的に評価し、医療環境内でのデータ プライバシーと適応性を確保するためのオープンソース モデルの必要性を強調しています。
医療におけるLLMの実際の有効性を評価するための実証研究とさらなる研究のためのオープンデータセットの開発に焦点を当てた、将来の研究の方向性が提案されています。
このレビューは、AI とヘルスケアの交差点に興味のある初心者と学際的な研究者の両方に包括的なリソースを提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper provides a detailed examination of the advancements and applications of large language models in the healthcare sector, with a particular emphasis on clinical applications. The study traces the evolution of LLMs from their foundational technologies to the latest developments in domain-specific models and multimodal integration. It explores the technical progression from encoder-based models requiring fine-tuning to sophisticated approaches that integrate textual, visual, and auditory data, thereby facilitating comprehensive AI solutions in healthcare. The paper discusses both the opportunities these technologies present for enhancing clinical efficiency and the challenges they pose in terms of ethics, data privacy, and implementation. Additionally, it critically evaluates the deployment strategies of LLMs, emphasizing the necessity of open-source models to ensure data privacy and adaptability within healthcare environments. Future research directions are proposed, focusing on empirical studies to evaluate the real-world efficacy of LLMs in healthcare and the development of open datasets for further research. This review aims to provide a comprehensive resource for both newcomers and multidisciplinary researchers interested in the intersection of AI and healthcare.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google