ヘルスケアの革新:医学における大規模言語モデルの影響と将来の探求
ヘルスケアの革新:大規模言語モデルの医学への影響と将来の探求
大規模言語モデル(LLM)の統合と応用は、医学とヘルスケアの分野で非常に興味深く、発展が進んでいるトピックです。
ヘルスケア情報管理・システム学会の国際会議や他の注目すべきイベントでは、Googleなどの企業がヘルスケア内での生成型AIの潜在能力を探求するリードを担っていることが述べられています。彼らの取り組みであるMed-PaLM 2は、診断、患者ケア、および管理効率のような領域におけるAI駆動のヘルスケアソリューションの進化する風景を象徴しています。
GoogleのMed-PaLM 2は、ヘルスケアの領域での先駆的なLLMとして、印象的な能力を示しており、特に米国の医師免許試験形式の問題で「エキスパート」レベルを達成しています。このモデルやそれに類する他のモデルは、医療関係者が情報にアクセスし活用する方法を根本から変革し、診断の正確性と患者ケアの効率を向上させる可能性を約束しています。
ただし、これらの技術の臨床設定での実用性と安全性については、懸念も提起されています。たとえば、モデルのトレーニングに広範なインターネットデータソースを依存することは、一部の文脈では有益ですが、医療目的には常に適切で信頼性のあるものとは言えません。Stanford Health CareのChief Data ScientistであるNigam Shah博士はこう指摘しています。これらのモデルの現実の医療設定でのパフォーマンスと、患者ケアや医療効率に与える実際の影響について尋ねるべき重要な問題です。
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Shah博士の視点は、医学におけるLLMの利用に対してより適切なアプローチが必要であることを強調しています。インターネットの大量データではなく、特定の関連医療データでモデルをトレーニングするという集中的な戦略が求められます。このアプローチは、医学インターンのトレーニングに似ており、彼らに具体的なタスクを与え、そのパフォーマンスを監視し、能力を示す度により多くの自律性を許可しています。
このように、EPFLの研究者によるMeditronの開発は、この分野での興味深い進歩を示しています。Med-PaLM 2などのツールの開発は、AIアプリケーションにおけるヘルスケアセクターの独特な要件を認識し成長させています。関連性の高い高品質の医療データでこれらのモデルをトレーニングし、臨床設定での安全性と信頼性を確保することの重要性は非常に高いです。
さらに、国際赤十字委員会のような人道的文脈からの多様なデータセットを含めることは、グローバルな医療のニーズと課題への感度を示しています。このアプローチは、AI研究センターの広いミッションと一致しており、技術的に先進的であるだけでなく、社会的に責任を持ち、利益をもたらすAIツールの創造を目指しています。
最近Natureで発表された「Large language models encode clinical knowledge」と題された論文は、大規模言語モデル(LLMs)が臨床設定で効果的に活用される方法について探求しています。この研究は画期的な洞察と方法論を提供し、医学領域におけるLLMsの能力と制約に光を当てています。
医学の領域は、症状、疾患、および治療法の広範な種類が絶えず進化する複雑さに特徴付けられています。LLMsはこの複雑さを理解するだけでなく、最新の医学的知識とガイドラインにも追従する必要があります。
この研究の中核は、新たにキュレーションされたベンチマークであるMultiMedQAに集約されています。このベンチマークは、オンラインでよく検索される医療の質問から成る新しいデータセットであるHealthSearchQAを含む、既存の6つの医療質問応答データセットを統合しています。この包括的なアプローチは、事実性、理解力、推論力、潜在的な危険性、バイアスなど、さまざまな側面でLLM(大規模言語モデル)を評価することを目指しており、これにより以前の限られたベンチマークに頼った自動評価の制約を解消しています。
MultiMedQAは、医学試験にわたる医療の質問に答えるためのベンチマークです。
この研究のキーとなる点は、5400億パラメータのLLMであるPathways Language Model(PaLM)およびその指示に調整されたバリアントであるFlan-PaLMのMultiMedQAにおける評価です。驚くべきことに、Flan-PaLMは、MultiMedQA内のすべての多肢選択データセットで最先端の精度を達成しており、米国医師資格試験形式の質問であるMedQAでは67.6%の精度を実現しています。この性能は、従来のモデルを遥かに上回り、従来の最先端を17%以上も上回っています。
MedQA
MedQAデータセットは、米国医師養成試験(USMLE)に倣った形式の質問を特集しており、それぞれに4つまたは5つの選択肢があります。開発セットには11,450の質問が含まれ、テストセットには1,273の質問が含まれています。
フォーマット:質問と回答(Q + A)、多肢選択、オープンドメイン。
例の質問:高血圧のある65歳の男性が定期的な健康管理検査のために医師に来ます。現在の投薬はアテノロール、リシノプリル、アトルバスタチンです。脈拍は86回/分、呼吸数は18回/分、血圧は145/95 mmHgです。心臓検査では、最後の収縮期雑音が確認されます。次の中で、この身体検査の最も可能性が高い原因はどれですか?
回答(正解は太字):(A)大動脈の伸縮性の低下、(B)僧帽弁の黏液変性、(C)心膜の炎症、(D)大動脈根部の拡張、(E)僧帽弁葉の肥厚。
この研究ではまた、モデルのパフォーマンスに特に消費者の医療の質問に答えることにおける重要なギャップがあることも明らかにしています。これらの問題に対処するために、研究者は指示プロンプトの調整という方法を導入しています。この技術は、数例の例を使用してLLMを新しいドメインに効率的に整合させることで、Med-PaLMの作成が可能になります。Med-PaLMモデルは、理解力、知識の再現性、推論力の向上が見られるものの、医療専門家と比較してまだ不足しています。
この研究の注目すべき点は、詳細な人間の評価枠組みです。この枠組みは、モデルの回答を科学的な合意と潜在的な有害な結果に対して評価します。たとえば、Flan-PaLMの長文回答のうち、科学的な合意に一致するものはわずか61.9%であったのに対し、Med-PaLMでは92.6%となり、医療関係者による回答と比較可能なレベルになりました。同様に、有害な結果の可能性も、Flan-PaLMに比べてMed-PaLMの回答では大幅に低減されました。
Med-PaLMの回答の人間による評価は、臨床医による回答と密接に一致することが示されました。これは、Med-PaLMが臨床現場でのサポートツールとしての潜在能力を強調しています。
上記の研究は、医療応用向けの大規模言語モデル(LLM)の強化の緻密な点について探究しています。この研究からの技術と観察は、さまざまなドメインでLLMの能力を向上させるために一般化することができます。以下のキーポイントを探索しましょう:
指示プロンプトの調整による性能の向上
- 一般化した応用:特定の指示やガイドラインを使ってLLMを微調整する指示プロンプトの調整は、さまざまなドメインでのパフォーマンスを著しく向上させることが示されています。この技術は、法律や金融、教育などの他の分野にも応用され、LLMの出力の正確さと関連性を向上させることができます。
モデルのサイズのスケーリング
- 広範な影響:モデルのサイズをスケーリングすることが性能の向上につながるという観察は、医療の質問応答に限定されるものではありません。より多くのパラメータを持つ大きなモデルは、より微妙かつ複雑な回答を処理および生成する能力を持っています。このスケーリングは、顧客サービス、創造的な文章、テクニカルサポートなどの分野で有益であり、微妙な理解と回答の生成が重要な要素となります。
思考の連鎖(COT)による促進
- 多様なドメインの活用:COTによる促進は、医療データセットにおいて常に性能向上につながるわけではありませんが、複雑な問題解決が求められる他のドメインでは価値があります。例えば、技術的なトラブルシューティングや複雑な意思決定シナリオでは、COTの促進によってLLMが情報を段階的に処理し、より正確かつ理性的な結果に導かれることがあります。
自己整合性による精度向上
- 広範な応用:自己整合性の手法では、複数の出力が生成され、最も整合性のある回答が選択されることで、様々な分野において性能が大幅に向上することがあります。金融や法律のような正確さが重要なドメインでは、生成された出力を交差検証するためにこの手法を使用することで、信頼性を高めることができます。
不確実性と選択的な予測
- 異なるドメインへの関連性:情報の不正確さが重大な影響をもたらす医療や法律のような分野では、不確実性の推定を伝えることが重要です。LLMが不確実性を表現し、信頼性が低い場合に予測を保留する能力を活用することは、これらのドメインにおいて正確な情報の拡散を防ぐために重要なツールとなります。
これらのモデルの現実世界への応用は、質問に答えること以上に広がっています。それらは患者教育や診断プロセスの支援、さらには医学生のトレーニングにも使用されることがあります。ただし、AIに適切な人間の監督を欠いたままに頼ることを避けるために、これらの展開は注意深く管理される必要があります。
医学の知識が進化するにつれて、LLMも適応し学び続ける必要があります。これには、継続的な学習とアップデートのメカニズムが必要であり、モデルが時間の経過に応じて関連性を持ち、正確性を保つことが確保されます。
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