A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge
以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。
本研究の学術的背景は、大規模言語モデル（LLMs）の進化と医療分野への応用に関連しています。LLMsは、人間の言語理解や生成能力が高く評価されており、医師や患者のケアを支援するための医療LLMsの研究が注目されています。本研究の研究課題は、医療LLMsの現在の進展、応用、および直面する課題について包括的な概要を提供することです。
本研究の目的は、以下の5つの質問に答えることです。また、学術的独自性と創造性は、医療LLMsの構築や実践における機会と課題についての深い洞察を提供することです。
本研究は、一般的なLLMsの成功から医療LLMsの開発と適用への関心が高まる中で着想されました。過去には、一般的なLLMsを医療分野に適応させるための取り組みが行われ、医療LLMsが登場しました。ただし、医療LLMsの実践的有用性や医療診療における実際の適用方法については、まだいくつかの課題があります。そのため、本研究では、現在の医療LLMsの進展や応用、課題について包括的なレビューを提供することで、深い理解と研究の進歩を促すことを目指しています。
本研究では、以下の内容を明らかにしています。
医療LLMsの構築方法と基本的な構造
医療LLMsの実力を評価するための試験やデータセット
医療LLMsを実践的に使用するためのガイドラインと具体的な応用例
医療LLMsの適用に伴う課題と取り組むべき課題
医療LLMsの構築と利用の向上に向けた展望と提案
本研究では、医療LLMsの進展や応用について包括的な調査を行い、医療LLMsの潜在的な機会と課題を明らかにしました。また、具体的な実践によって医療LLMsの有効性を示しました。これらの観点から、医療LLMsの発展と実践において重要な貢献をすることを目指しています。