[論文レビュー] Creating Trustworthy LLMs: Dealing with Hallucinations in Healthcare AI

Muhammad Aurangzeb Ahmad, Ilker Yaramis+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、医療に焦点を当てた LLM の幻覚を監視・測定・緩和し、信頼性があり透明性が高く責任ある利用を実現することについて論じ、評価手法、緩和戦略、将来展望を詳述します。

ABSTRACT

Large language models have proliferated across multiple domains in as short period of time. There is however hesitation in the medical and healthcare domain towards their adoption because of issues like factuality, coherence, and hallucinations. Give the high stakes nature of healthcare, many researchers have even cautioned against its usage until these issues are resolved. The key to the implementation and deployment of LLMs in healthcare is to make these models trustworthy, transparent (as much possible) and explainable. In this paper we describe the key elements in creating reliable, trustworthy, and unbiased models as a necessary condition for their adoption in healthcare. Specifically we focus on the quantification, validation, and mitigation of hallucinations in the context in healthcare. Lastly, we discuss how the future of LLMs in healthcare may look like.

研究の動機と目的

• 幻覚的出力に対処することによって、医療分野での LLM の慎重かつ積極的な導入を促す。
• 医療AI における幻覚を定義し、安全性・バイアス・プライバシー・責任に及ぶ影響を特定する。
• データ・モデル・導入文脈全体にまたがる幻覚の評価と緩和の枠組みを提案する。
• 信頼できる医療 LLM のための実用的なガードレールと将来の方向性を強調する。

提案手法

• 内部モデルアクセスとブラックボックス出力という二つの評価シナリオを検討し、自己検証と解釈性を強調する。
• 幻覚を評価するための事実性と整合性の人間評価と自動指標（例: FactScore、FActuality の概念 など）を説明する。
• HITL、アルゴリズム修正、ファインチューニング、プロンプト改善、対抗的トレーニング、入力検証、メモリ拡張、モデル選択を含む多面的な緩和戦略の概要を示す。
• ベンチマークの信頼性と、訓練または評価への含有前にデータセットと出力をドメイン専門家が検証する必要性に対処する。
• 医療AIにおける規制、安全性、実用的な導入の検討事項について、前向きな展望を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モデルへのアクセスが制限されている場合、医療用 LLM の幻覚をどのように効果的に評価・定量化できるか。
• RQ2 ヒューマン・イン・ザ・ループ、アルゴリズム的、データ中心の戦略のどの組み合わせが、ハイリスクな医療タスクにおける幻覚を最も効果的に緩和できるか。
• RQ3 医療用 LLM 出力の真実性と信頼性を保証するベンチマークと評価実践は何か。
• RQ4 医療応用における幻覚の抑制において、モデル選択と外部知識源の役割は何か。

主な発見

• 幻覚は、診断や治療について誤情報を与える可能性があるため、医療分野での LLM の採用にとって根本的な障害である。
• 評価はモデル内部のチェックまたはブラックボックス出力分析により実施でき、人的・自動的方法で補強される。
• 緩和は多面的で、HITL の関与、プロンプト戦略、ファインチューニング、対抗的トレーニング、入力検証、外部メモリの統合を含む。
• ベンチマークデータは、誤情報を含むデータセットに基づかないよう、ドメイン専門家によって検証されなければならない。
• NeMo Guardrails のようなツールとアプローチが、医療文脈での幻覚を検出・管理するために出現している。