[論文レビュー] A Survey for Large Language Models in Biomedicine

Chong Wang, Mengyao Li+15 more|arXiv (Cornell University)|Aug 29, 2024

Machine Learning in Healthcare被引用数 4

ひとこと要約

本サーベイは、484件のバイオメディカルLLM研究を統合し、バイオメディスン分野における応用、適応戦略、課題を包括的に分析する。診断やドラッグディスカバリにおけるゼロショット性能の強調、臨床的正確性の向上のためのファインチューニング、プライバシー、解釈可能性、実世界への展開の観点から、フェデレーテッドラーニングと説明可能なAIが今後の主要な方向性であると特定する。

ABSTRACT

Recent breakthroughs in large language models (LLMs) offer unprecedented natural language understanding and generation capabilities. However, existing surveys on LLMs in biomedicine often focus on specific applications or model architectures, lacking a comprehensive analysis that integrates the latest advancements across various biomedical domains. This review, based on an analysis of 484 publications sourced from databases including PubMed, Web of Science, and arXiv, provides an in-depth examination of the current landscape, applications, challenges, and prospects of LLMs in biomedicine, distinguishing itself by focusing on the practical implications of these models in real-world biomedical contexts. Firstly, we explore the capabilities of LLMs in zero-shot learning across a broad spectrum of biomedical tasks, including diagnostic assistance, drug discovery, and personalized medicine, among others, with insights drawn from 137 key studies. Then, we discuss adaptation strategies of LLMs, including fine-tuning methods for both uni-modal and multi-modal LLMs to enhance their performance in specialized biomedical contexts where zero-shot fails to achieve, such as medical question answering and efficient processing of biomedical literature. Finally, we discuss the challenges that LLMs face in the biomedicine domain including data privacy concerns, limited model interpretability, issues with dataset quality, and ethics due to the sensitive nature of biomedical data, the need for highly reliable model outputs, and the ethical implications of deploying AI in healthcare. To address these challenges, we also identify future research directions of LLM in biomedicine including federated learning methods to preserve data privacy and integrating explainable AI methodologies to enhance the transparency of LLMs.

研究の動機と目的

• 狭義の焦点領域にとどまらず、多様なバイオメディカル応用にわたる大規模言語モデル（LLMs）の包括的分析を提供すること。
• 臨床的および研究的文脈における単モodalおよびマルチモーダルLLMの文脈に特化したファインチューニングなどの適応戦略を特定・評価すること。
• データプライバシー、モデルの解釈可能性、データセットの質、倫理的配備といった、バイオメディカルLLMにおける重要な課題に対処すること。
• フェデレーテッドラーニング、説明可能なAI、効率的なファインチューニング、マルチモーダルモデル統合といった分野における今後の研究方向性を提案すること。
• 厳密な検証と異分野連携を通じて、LLMを臨床ワークフローに責任を持って統合するための指針を提示すること。

提案手法

• PubMed、Web of Science、arXivから抽出した484件の出版物を系統的に分析し、バイオメディカルLLMの現状をマップする。
• LLMの応用を診断支援、ドラッグディスカバリ、パーソナライズドメディスン、バイオメディカル文献処理のカテゴリーに分類する。
• 医療質問応答やゲノム解析などのタスクにおいて、ゼロショットおよびファインチューニング済みLLMのパフォーマンスを評価する。
• パラメータ効率の良いファインチューニングやテキスト、画像、構造化データの統合に役立つマルチモーダル統合技術を含む、適応技術のサーベイ。
• フェデレーテッドラーニングや微分プライバシーといった、医療分野におけるデータ感受性に対処するためのプライバシー保護手法の特定。
• 注目度可視化、コンセプトの帰属、LIMEなどの解釈可能性技術を活用し、モデルの透明性を向上させる。

Figure 1: Chronological overview of LLMs and their variants in biomedical applications from 2019 to 2024. The timeline illustrates the evolution of both unimodal (top) and multimodal (bottom) models, highlighting key developments across different model architectures including LLAMA, GPT, BERT, BaiCh

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 汎用LLMは、診断やドラッグディスカバリを含む多様なバイオメディカルタスクにおいて、ゼロショット設定でどの程度のパフォーマンスを示すか？
• RQ2 臨床意思決定支援のような特殊なバイオメディカル分野において、LLMのパフォーマンスを向上させるために最も効果的なファインチューニング戦略は何か？
• RQ3 特にデータプライバシーとモデルの解釈可能性に鑑みた場合、バイオメディスン分野におけるLLMの実世界展開を妨げる主な課題は何か？
• RQ4 フェデレーテッドラーニングや説明可能なAIといった新技術は、臨床LLMアプリケーションにおける倫理的・技術的障壁をどのように軽減できるか？
• RQ5 信頼性、公平性、グローバルな適応性を確保するため、今後の研究において不可欠な分野の研究方向性は何か？

主な発見

• MedPaLMは、医療質問応答タスクで臨床専門家と92.9％の一致を示し、複雑な診断推論における強力なゼロショット性能を実証した。
• HuatuoGPT、ChatDoctor、BenTsaoといった分野特化型LLMは、医療対話や臨床コミュニケーションタスクにおいて高い信頼性を示した。
• ファインチューニングは、ゼロショット性能が不十分な分野特化タスク、例えばバイオメディカル文献処理や医療QAにおいて、LLMのパフォーマンスを顕著に向上させる。
• テキスト、画像、構造化データを統合するマルチモーダルLLMは、複雑なバイオメディカル解析において能力を強化しており、モデルアーキテクチャのトレンドを反映している。
• フェデレーテッドラーニングや微分プライバシーは、医療環境におけるデータプライバシーを保ちつつモデルの有用性を維持するための有望なアプローチである。
• 注目度可視化やLIMEといった説明可能なAI技術は、モデルの透明性を向上させ、信頼性と臨床現場での採用を支援する。

Figure 2: Trends and distribution of LLM research papers in biomedical fields from 2018 to 2024. (a) Temporal analysis of LLM research papers, showing quarterly publication counts. A surge in publications is evident beginning in 2021, reflecting growing interest and investment in applying LLMs to bi