The Evolving Landscape of Generative Large Language Models and Traditional Natural Language Processing in Medicine

要約

自然言語処理（NLP）は伝統的に医学に適用されており、最近生成的大規模な言語モデル（LLM）が顕著になっています。
ただし、さまざまな医療タスクにわたるそれらの違いは露出度の低いままです。
19,123の研究を分析し、生成LLMがオープンエンドタスクの利点を示し、従来のNLPは情報抽出および分析タスクを支配していることがわかりました。
これらの技術が進むにつれて、それらの倫理的使用は、医療用途での可能性を確保するために不可欠です。

要約(オリジナル)

Natural language processing (NLP) has been traditionally applied to medicine, and generative large language models (LLMs) have become prominent recently. However, the differences between them across different medical tasks remain underexplored. We analyzed 19,123 studies, finding that generative LLMs demonstrate advantages in open-ended tasks, while traditional NLP dominates in information extraction and analysis tasks. As these technologies advance, ethical use of them is essential to ensure their potential in medical applications.

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