Are Large Language Models Ready for Healthcare? A Comparative Study on Clinical Language Understanding

要約

タイトル：大規模言語モデルは医療に対応できるか？ 臨床言語理解に関する比較研究

要約：

– 大規模言語モデル（LLMs）は、医療を含め、さまざまな分野で重要な進展を遂げている。
– ただし、臨床言語理解タスクの専門的な性質には、さまざまな課題と制限があるため、これらをさらに調査する必要がある。
– 本研究では、現在の最先端のLLMs、つまりGPT-3.5、GPT-4、およびBardを使用し、臨床言語理解タスクの領域で包括的な評価を行っている。
– これらのタスクには、固有表現認識、関係抽出、自然言語推論、意味的テキスト類似性、文書分類、および質問応答など、多様なタスクが含まれる。
– また、臨床シナリオに関連する情報的な質問と回答を引き出すために特別な自己質問提示（SQP）戦略を導入し、LLMsの性能を向上させる方法をカスタマイズすることを提唱した。
– 本評価は、タスク固有の学習戦略とプロンプティング技術が、医療関連タスクのLLMsの効果を向上させるために重要であることを強調している。
– さらに、困難な関係抽出タスクに対する詳細なエラー分析は、SQPを使用した改良の可能性について有用な洞察を提供する。
– 本研究は、LLMsを医療の専門領域に適用する実践的な示唆を提供し、将来の研究や医療設定での潜在的な応用開発の基盤となる。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) have made significant progress in various domains, including healthcare. However, the specialized nature of clinical language understanding tasks presents unique challenges and limitations that warrant further investigation. In this study, we conduct a comprehensive evaluation of state-of-the-art LLMs, namely GPT-3.5, GPT-4, and Bard, within the realm of clinical language understanding tasks. These tasks span a diverse range, including named entity recognition, relation extraction, natural language inference, semantic textual similarity, document classification, and question-answering. We also introduce a novel prompting strategy, self-questioning prompting (SQP), tailored to enhance LLMs’ performance by eliciting informative questions and answers pertinent to the clinical scenarios at hand. Our evaluation underscores the significance of task-specific learning strategies and prompting techniques for improving LLMs’ effectiveness in healthcare-related tasks. Additionally, our in-depth error analysis on the challenging relation extraction task offers valuable insights into error distribution and potential avenues for improvement using SQP. Our study sheds light on the practical implications of employing LLMs in the specialized domain of healthcare, serving as a foundation for future research and the development of potential applications in healthcare settings.

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