要約
大規模言語モデル (LLM) の医療アプリケーションへの統合は、創薬や開発から臨床意思決定支援、遠隔医療の支援、医療機器、医療保険申請に至るまで、医療業界全体で幅広い関心を引き起こしています。
このパースペクティブ ペーパーは、LLM を利用した医療 AI アプリケーションの構築の内部動作について説明し、その開発のための包括的なフレームワークを紹介することを目的としています。
既存の文献をレビューし、特殊な医療の状況で LLM を適用する際の特有の課題について概説します。
さらに、医療 LLM 研究活動を組織するための 3 段階のフレームワークを紹介します。 1) モデリング: 医療固有のモデルを開発するために、複雑な医療ワークフローを管理可能なステップに分割します。
2) 最適化: 巧妙に作成されたプロンプトを使用してモデルのパフォーマンスを最適化し、外部の知識とツールを統合します。3) システム エンジニアリング: 複雑なタスクをサブタスクに分解し、医療 AI アプリケーションを構築するために人間の専門知識を活用します。
さらに、臨床試験設計の最適化、臨床意思決定サポートの強化、医療画像分析の進歩など、LLM を活用したさまざまな医療 AI アプリケーションを説明する詳細なユースケース プレイブックを提供します。
最後に、幻覚問題の処理、データの所有権とコンプライアンス、プライバシー、知的財産の考慮事項、コンピューティング コスト、持続可能性の問題、責任ある AI 要件など、LLM を使用して医療 AI アプリケーションを構築するためのさまざまな課題と考慮事項について説明します。
要約(オリジナル)
The integration of Large Language Models (LLMs) into medical applications has sparked widespread interest across the healthcare industry, from drug discovery and development to clinical decision support, assisting telemedicine, medical devices, and healthcare insurance applications. This perspective paper aims to discuss the inner workings of building LLM-powered medical AI applications and introduces a comprehensive framework for their development. We review existing literature and outline the unique challenges of applying LLMs in specialized medical contexts. Additionally, we introduce a three-step framework to organize medical LLM research activities: 1) Modeling: breaking down complex medical workflows into manageable steps for developing medical-specific models; 2) Optimization: optimizing the model performance with crafted prompts and integrating external knowledge and tools, and 3) System engineering: decomposing complex tasks into subtasks and leveraging human expertise for building medical AI applications. Furthermore, we offer a detailed use case playbook that describes various LLM-powered medical AI applications, such as optimizing clinical trial design, enhancing clinical decision support, and advancing medical imaging analysis. Finally, we discuss various challenges and considerations for building medical AI applications with LLMs, such as handling hallucination issues, data ownership and compliance, privacy, intellectual property considerations, compute cost, sustainability issues, and responsible AI requirements.
arxiv情報
| 著者 | Zifeng Wang,Hanyin Wang,Benjamin Danek,Ying Li,Christina Mack,Hoifung Poon,Yajuan Wang,Pranav Rajpurkar,Jimeng Sun |
| 発行日 | 2024-11-18 18:41:08+00:00 |
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