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、健康管理を含む様々な分野で大きな進歩を遂げている。
– ただし、臨床言語理解タスクの専門性が高いため、これに対応するには独自の課題と制限があるため、さらなる調査が必要です。
– この研究では、臨床言語理解に関する最新のLLMsであるGPT-3.5、GPT-4、Bardを含む包括的な評価を実施します。
– これらのタスクには、名前付きエンティティ認識、関係抽出、自然言語推論、意味的テキスト類似性、ドキュメント分類、質問応答などの多岐にわたります。
– さらに、医療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、新しいプロンプティング戦略である自己質問プロンプティング (SQP) を導入する。
– 当社の評価結果は、タスク固有の学習戦略とプロンプティング技術の重要性を強調し、医療関連タスクにおけるLLMsの効果を向上させるものである。
– 加えて、困難な関係抽出タスクに関する深いエラー分析が、SQPを用いた改善のためのエラー分布と潜在的な手段を提供する。
– 当社の研究は、LLMsの医療分野での適用に関する実用的な示唆を提供し、将来の研究や医療設定における潜在的なアプリケーションの開発の基盤となる。

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI