Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer

要約

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなコンテキストにわたって人間のような応答を生成し、人間の指示に従って新しいタスクに適応することで、医療のさまざまな側面に革命を起こすことができる、革新的なクラスの AI ツールを表します。
これらの潜在的な用途は、臨床文書作成、患者と臨床試験のマッチング、医療上の質問への回答など、幅広い医療業務に及びます。
この入門書では、医療従事者が仕事で LLM をより効率的に利用できるようにするための実用的なガイドラインと、一連のベスト プラクティスを提案します。
このアプローチは、タスクの策定、LLM の選択、迅速なエンジニアリング、微調整、展開などのいくつかの主要なフェーズで構成されます。
まず、LLM の中核機能と一致するヘルスケア タスクを特定し、選択したタスクとデータ、パフォーマンス要件、モデル インターフェイスに基づいてモデルを選択する際の重要な考慮事項について説明します。
次に、標準的な LLM を特殊な医療タスクに適応させるための迅速なエンジニアリングや微調整などの戦略を検討します。
規制遵守、倫理ガイドライン、公平性と偏見の継続的な監視など、導入に関する考慮事項についても説明します。
このチュートリアルは、構造化されたステップバイステップの方法論を提供することで、LLM を臨床現場に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供し、これらの強力なテクノロジーが安全で信頼性が高く、効果的な方法で確実に適用されるようにすることを目的としています。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) represent a transformative class of AI tools capable of revolutionizing various aspects of healthcare by generating human-like responses across diverse contexts and adapting to novel tasks following human instructions. Their potential application spans a broad range of medical tasks, such as clinical documentation, matching patients to clinical trials, and answering medical questions. In this primer paper, we propose an actionable guideline to help healthcare professionals more efficiently utilize LLMs in their work, along with a set of best practices. This approach consists of several main phases, including formulating the task, choosing LLMs, prompt engineering, fine-tuning, and deployment. We start with the discussion of critical considerations in identifying healthcare tasks that align with the core capabilities of LLMs and selecting models based on the selected task and data, performance requirements, and model interface. We then review the strategies, such as prompt engineering and fine-tuning, to adapt standard LLMs to specialized medical tasks. Deployment considerations, including regulatory compliance, ethical guidelines, and continuous monitoring for fairness and bias, are also discussed. By providing a structured step-by-step methodology, this tutorial aims to equip healthcare professionals with the tools necessary to effectively integrate LLMs into clinical practice, ensuring that these powerful technologies are applied in a safe, reliable, and impactful manner.

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