DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-024-10921-0
تاريخ النشر: 2024-09-20
المؤلف: Dandan Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة عامة على دور نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الرعاية الصحية، مع تسليط الضوء على إمكانياتها لتعزيز التواصل الطبي، وتحسين بيانات المرضى، وتحسين التخطيط الجراحي. قام المؤلفون بإجراء مسح شامل لـ 175 منشورًا باستخدام كلمات مفتاحية تتعلق بـ LLMs والرعاية الصحية، مستمدة من قواعد بيانات مثل ACM وGoogle Scholar. تشمل تحليلاتهم 56 مجموعة بيانات تجريبية وطرق تقييم متنوعة، مع التركيز على تطبيقات مثل الإجابة على الأسئلة الطبية، وتلخيص الحوار، وتوليد السجلات الصحية الإلكترونية، ودعم القرار السريري.
كما يحدد الاستطلاع التحديات الكبيرة المرتبطة بـ LLMs، بما في ذلك قضايا أمان البيانات، والمعلومات المضللة، والعدالة والتحيز، والانتحال، والمساءلة. لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون حلولًا محتملة مثل تنفيذ إطار لإزالة الهوية، واستخدام التحفيز العادل من الناحية المضادة للحقائق، وتأسيس معايير معيارية. تؤكد النتائج على الإمكانيات التحويلية لـ LLMs في الرعاية الصحية مع التأكيد على الحاجة إلى الابتكار المستمر وحل التحديات الكامنة في كل من الأوساط الأكاديمية والطبية.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التقدمات الكبيرة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وإمكاناتها التحويلية في القطاعات الطبية والرعاية الصحية. تشير الدراسات الحديثة إلى أن نماذج LLMs المعاصرة تتفوق على النماذج الأصغر، مما يمكّن من تحسين التواصل بين المهنيين الصحيين والمرضى والعائلات، بالإضافة إلى تحسين جمع وتحليل بيانات صحة المرضى. يمكن أن تساعد في التخطيط الجراحي، وتوفير معلومات التنقل في الوقت الحقيقي، ودعم إعادة التأهيل بعد الجراحة، بينما تساعد أيضًا في تحليل الصور الطبية وأنواع البيانات الأخرى لتسهيل التشخيصات الدقيقة وتقليل عبء العمل على أطباء الأشعة.
على الرغم من التطبيقات الواعدة لنماذج اللغة الكبيرة في التعليم الطبي والبحث، لا تزال التحديات مثل أمان البيانات، والخصوصية، والدقة، والتحيز، وقضايا حقوق النشر قائمة. تهدف هذه الورقة إلى أن تكون دليلًا شاملًا للباحثين والممارسين الطبيين المهتمين بـ LLMs، موضحة تطبيقاتها، وقواعد البيانات التجريبية، وأداء النماذج، والتحديات الحالية، إلى جانب الحلول المحتملة. من خلال مقارنة المراجعات الحالية وتوضيح عملية تنسيق المنشورات ذات الصلة، تسعى الورقة إلى تعزيز الفهم ونشر LLMs في الأوساط الطبية العملية، مما يحسن في النهاية كفاءة وفعالية المهنيين الصحيين.
الطرق
تضمنت المنهجية المستخدمة في هذه الدراسة بحثًا منهجيًا عن المنشورات ذات الصلة باستخدام Google Scholar، الذي يجمع الأدبيات من قواعد بيانات متنوعة، بما في ذلك ACM وSpringer وElsevier. ركز البحث على الأعمال المنشورة من يناير 2022 إلى يناير 2024، وخاصة تلك التي قدمت نماذج بعد إطلاق ChatGPT في نوفمبر 2022 وتتميز بمعلمات تتجاوز $10^9$. كانت مصطلحات البحث الأولية تجمع بين مجالات التطبيق مثل “طبي”، “سريري”، و”رعاية صحية” مع “نموذج لغة كبير”. ومع ذلك، أسفر هذا النهج عن العديد من مقالات الاستطلاع مع نماذج ذات صلة محدودة. لتصفية البحث، تم استخدام أسماء محددة لنماذج اللغة الكبيرة (مثل ChatGPT، LLaMA، PaLM) جنبًا إلى جنب مع مجالات التطبيق، مما أسفر عن مجموعة مرشحة من 175 ورقة تمت مراجعتها بدقة من حيث الصلة.
بالإضافة إلى ذلك، تحدد الورقة 56 مجموعة بيانات تجريبية مستخدمة على نطاق واسع في مجالات الطب والرعاية الصحية، والتي تدعم مهامًا متنوعة بما في ذلك الإجابة على الأسئلة الطبية ودعم القرار السريري. تسلط الضوء على تحدٍ كبير: الاعتماد السائد على مجموعات بيانات اللغة الإنجليزية لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مما يعيق الأداء في السياقات غير الإنجليزية، وخاصة في المهام المتعلقة بتشخيص الأمراض وتوصية الأدوية. للتخفيف من هذه القضايا، يشير المؤلفون إلى الحلول المقترحة من الدراسات الحديثة، مثل Zhongjing وDoctorGLM وHuatuo. تشير النتائج إلى أن هذا الاستطلاع هو الأول الذي يتناول LLMs بشكل شامل في التطبيقات الواقعية، ومجموعات البيانات، وطرق التقييم، والاعتبارات الأخلاقية في الرعاية الصحية.
المناقشة
يميز هذا الاستطلاع نفسه عن الأبحاث السابقة من خلال تقديم تحليل شامل لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في مجالات الطب والرعاية الصحية، مع معالجة مجموعة أوسع من التطبيقات والتحديات مقارنة بالدراسات السابقة. بينما ركزت الأعمال السابقة، مثل تلك التي قام بها وانغ وآخرون (2023a) وتيان وآخرون (2023)، على نماذج LLMs محددة أو تطبيقات محدودة، يشمل استطلاعنا سيناريوهات متنوعة بما في ذلك الإجابة على الأسئلة الطبية، وتلخيص الحوار، وتوليد السجلات الصحية الإلكترونية، ودعم القرار السريري. نقوم بتصنيف وتقييم أداء LLMs عبر هذه المهام بشكل منهجي، مع تسليط الضوء على إمكانياتها لتعزيز الممارسة الطبية والتعليم، بينما نتناول أيضًا قضايا حرجة مثل أمان البيانات والاعتبارات الأخلاقية.
تتمثل مساهمات هذا الاستطلاع في ثلاثة جوانب: أولاً، يوفر نظرة عامة مفصلة عن أحدث نماذج LLMs وتطبيقاتها في الرعاية الصحية؛ ثانيًا، يدمج مقاييس تقييم متنوعة لتقييم أداء LLM؛ وثالثًا، يحدد التحديات الحالية ويقترح حلولًا محتملة. يهدف الاستطلاع إلى أن يكون مصدرًا للباحثين والممارسين والمطورين المهتمين بالاستفادة من LLMs في السياقات الطبية. ستتناول الأقسام التالية سيناريوهات التطبيق الشائعة، ومجموعات البيانات المتاحة، وطرق التقييم، والتحديات التي تواجه LLMs، مما يقدم في النهاية رؤى حول إمكانياتها التحويلية في مشهد الرعاية الصحية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-024-10921-0
Publication Date: 2024-09-20
Author(s): Dandan Wang et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
This section provides an overview of the role of large language models (LLMs) in healthcare, highlighting their potential to enhance medical communication, optimize patient data, and improve surgical planning. The authors conducted a thorough survey of 175 publications using keywords related to LLMs and healthcare, sourced from databases such as ACM and Google Scholar. Their analysis encompasses 56 experimental datasets and various evaluation methods, focusing on applications such as medical question-answering, dialogue summarization, electronic health record generation, and clinical decision support.
The survey also identifies significant challenges associated with LLMs, including issues of data security, misinformation, fairness and bias, plagiarism, and accountability. To address these challenges, the authors propose potential solutions such as implementing a de-identification framework, utilizing counterfactually fair prompting, and establishing normative standards. The findings underscore the transformative potential of LLMs in healthcare while emphasizing the need for ongoing innovation and the resolution of inherent challenges within both academic and medical settings.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significant advancements in large language models (LLMs) and their transformative potential in the medical and healthcare sectors. Recent studies indicate that contemporary LLMs outperform smaller models, enabling enhanced communication among healthcare professionals, patients, and families, as well as improving the collection and analysis of patient health data. They can assist in surgical planning, provide real-time navigation information, and support postoperative rehabilitation, while also aiding in the analysis of medical images and other data types to facilitate accurate diagnoses and reduce the workload of radiologists.
Despite the promising applications of large language models in medical education and research, challenges such as data security, privacy, accuracy, bias, and copyright issues persist. This paper aims to serve as a comprehensive guide for medical researchers and practitioners interested in LLMs, detailing their applications, experimental databases, model performance, and current challenges, along with potential solutions. By juxtaposing existing reviews and outlining the curation process of relevant publications, the paper seeks to enhance the understanding and deployment of LLMs in practical medical settings, ultimately improving the efficiency and effectiveness of healthcare professionals.
Methods
The methodology employed in this study involved a systematic search for relevant publications using Google Scholar, which aggregates literature from various databases, including ACM, Springer, and Elsevier. The research focused on works published from January 2022 to January 2024, particularly those introducing models after the launch of ChatGPT in November 2022 and featuring parameters exceeding $10^9$. Initial search terms combined application domains such as “medical,” “clinical,” and “healthcare” with “large language model.” However, this approach yielded numerous survey articles with limited relevant models. To refine the search, specific names of large language models (e.g., ChatGPT, LLaMA, PaLM) were used alongside the application domains, resulting in a candidate corpus of 175 papers that were thoroughly reviewed for relevance.
Additionally, the paper identifies 56 widely used experimental datasets in the medical and healthcare domains, which support various tasks including medical question-answering and clinical decision support. It highlights a significant challenge: the predominant reliance on English datasets for training large language models (LLMs), which hampers performance in non-English contexts, particularly in tasks related to disease diagnosis and drug recommendation. To mitigate these issues, the authors reference proposed solutions from recent studies, such as Zhongjing, DoctorGLM, and Huatuo. The findings suggest that this survey is the first to comprehensively address LLMs in real-world applications, datasets, evaluation methods, and ethical considerations in healthcare.
Discussion
This survey distinguishes itself from prior research by providing a comprehensive analysis of large language models (LLMs) in the medical and healthcare domains, addressing a broader range of applications and challenges than previous studies. While earlier works, such as those by Wang et al. (2023a) and Tian et al. (2023), focused on specific LLMs or limited applications, our survey encompasses various scenarios including medical question-answering, dialog summarization, electronic health record generation, and clinical decision support. We systematically categorize and evaluate the performance of LLMs across these tasks, highlighting their potential to enhance medical practice and education while also addressing critical issues such as data security and ethical concerns.
The contributions of this survey are threefold: first, it provides a detailed overview of state-of-the-art LLMs and their applications in healthcare; second, it integrates various evaluation metrics to assess LLM performance; and third, it identifies current challenges and proposes potential solutions. The survey aims to serve as a resource for researchers, practitioners, and developers interested in leveraging LLMs in medical contexts. Subsequent sections will elaborate on common application scenarios, available datasets, evaluation methodologies, and the challenges faced by LLMs, ultimately offering insights into their transformative potential in the healthcare landscape.