オックスフォード大学などの研究者らは、LLMは医療への応用にも注目されており、実用性を考えた調査が必要だと考えました。
そこで、原則やタスクなど網羅的に整理しています。
– “A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges”
LLMを医療に応用するアイデアは以前から研究されてきました。
しかし、研究者らは「これまでは問題解決にフォーカスされておらず、実際に使うことがあまり想定されていなかった」と述べています。
そこで、臨床レベルで使用することを見据え、現状を原則／タスク／応用／課題に分けて整理しました。以下は抜粋です。
■原則
医療分野に対応する事前学習／ファインチューニング／プロンプティングが重要
■タスク
① 識別：医療情報の質問応答／情報抽出／関係把握
② 生成：医療文書の生成／要約／簡易化
■応用
医療診断／ICDコーディング／臨床報告書の生成／医療教育／医療ロボティクス／医療言語翻訳／メンタルヘルスサポート
■課題
ハルシネーション／評価基準の欠如／ドメインデータの限界／新しい知識への適応／一貫性／倫理、法、安全への懸念
医療分野でのLLM応用は急速に進展しているものの、まだ課題が存在するようです。
また今後は、分野横断的にコラボレーションしていくこと、マルチモーダルLLMを開発していくことが期待されているとのことです。
