Clinical Insights: A Comprehensive Review of Language Models in Medicine

要約

この論文では、医療における言語モデルの進歩と応用について、その臨床使用例に焦点を当てて考察します。
広範な微調整を必要とする初期のエンコーダベースのシステムから、コンテキスト内学習を通じてテキストとビジュアルデータを統合できる最先端の大規模言語およびマルチモーダルモデルへの進化を検証します。
この分析では、データのプライバシーと運用の自律性を強化するローカルに展開可能なモデルと、テキスト生成、分類、情報抽出、会話システムなどのタスクにおけるそのアプリケーションに重点を置いています。
この論文はまた、構造化されたタスクの構成と段階的な倫理的アプローチに焦点を当てており、倫理、評価、実装に関連する主要な課題について議論するとともに、研究者や実践者に貴重なリソースを提供します。

要約(オリジナル)

This paper explores the advancements and applications of language models in healthcare, focusing on their clinical use cases. It examines the evolution from early encoder-based systems requiring extensive fine-tuning to state-of-the-art large language and multimodal models capable of integrating text and visual data through in-context learning. The analysis emphasizes locally deployable models, which enhance data privacy and operational autonomy, and their applications in tasks such as text generation, classification, information extraction, and conversational systems. The paper also highlights a structured organization of tasks and a tiered ethical approach, providing a valuable resource for researchers and practitioners, while discussing key challenges related to ethics, evaluation, and implementation.

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