[論文レビュー] Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review

Mingze Yuan, Peng Bao+9 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用数 4

ひとこと要約

このレビューでは、大規模言語モデル（LLMs）が医療分野に与える変革的潜在能力を検討し、臨床意思決定支援、知識抽出、ワークフロー自動化への応用を示している。多様な医療データを統合するマルチモーダルLLMsや、複雑な推論を実行する自律的エージェントの活用が強調されている一方で、臨床現場における安全性と信頼性を確保するため、倫理的監視と継続的最適化の必要性が強調されている。

ABSTRACT

With the rapid development of artificial intelligence, large language models (LLMs) have shown promising capabilities in mimicking human-level language comprehension and reasoning. This has sparked significant interest in applying LLMs to enhance various aspects of healthcare, ranging from medical education to clinical decision support. However, medicine involves multifaceted data modalities and nuanced reasoning skills, presenting challenges for integrating LLMs. This paper provides a comprehensive review on the applications and implications of LLMs in medicine. It begins by examining the fundamental applications of general-purpose and specialized LLMs, demonstrating their utilities in knowledge retrieval, research support, clinical workflow automation, and diagnostic assistance. Recognizing the inherent multimodality of medicine, the review then focuses on multimodal LLMs, investigating their ability to process diverse data types like medical imaging and EHRs to augment diagnostic accuracy. To address LLMs' limitations regarding personalization and complex clinical reasoning, the paper explores the emerging development of LLM-powered autonomous agents for healthcare. Furthermore, it summarizes the evaluation methodologies for assessing LLMs' reliability and safety in medical contexts. Overall, this review offers an extensive analysis on the transformative potential of LLMs in modern medicine. It also highlights the pivotal need for continuous optimizations and ethical oversight before these models can be effectively integrated into clinical practice. Visit https://github.com/mingze-yuan/Awesome-LLM-Healthcare for an accompanying GitHub repository containing latest papers.

研究の動機と目的

• 一般用途および特化型LLMsが医療知識抽出、研究支援、臨床ワークフロー自動化にどのように応用されているかを分析すること。
• マルチモーダルLLMsが病理学、放射線学、ゲノム情報、電子的健康記録（EHRs）を含む多様な医療データを処理することで、診断精度を向上させる役割を調査すること。
• LLMを搭載した自律的エージェントが、個別化された複雑な臨床的推論を医療分野でどのように実現しているかを検討すること。
• 医療文脈におけるLLMの信頼性、安全性、倫理的適合性を評価するための既存の手法を評価すること。
• 幻覚現象、バイアス、解釈不能性といった主な制限要因を特定し、安全な臨床応用のための継続的最適化と倫理的監視の必要性を提言すること。

提案手法

• 臨床意思決定支援、知識の根拠付け、マルチモーダルデータ統合に焦点を当てた、医学分野におけるLLM応用に関する学術論文の体系的レビュー。
• LLMの応用を4つの分野に分類する：知識抽出、研究支援、臨床ワークフロー自動化、診断支援。
• 病理学、放射線学、ゲノム情報、電子的健康記録（EHRs）からのデータを処理・相関させるマルチモーダルLLMsの分析。診断的推論の向上に寄与する。
• 記憶、計画、プロファイル管理、行動実行といった要素を統合したLLM駆動の自律的エージェントの検討。臨床的タスクに向けた動的相互作用を可能にする。
• USMLEなどのベンチマークを用いて、事実の正確性、安全性、公平性、臨床的有用性の観点からLLMのパフォーマンスを評価するフレームワークの統合。
• 幻覚現象、データバイアス、モデル出力の解釈不能性といった制限要因の批判的分析を通じた主な課題の特定。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般用途および特化型LLMsは、医療現場における臨床的意思決定、研究支援、ワークフロー効率化をどの程度向上させているか？
• RQ2 マルチモーダルLLMsは、画像診断、EHRs、ゲノム情報などの多様な医療データタイプをどの程度統合し、診断精度を向上させられるか？
• RQ3 LLMを搭載した自律的エージェントは、静的プロンプトベースの対話を超えて、複雑で個別化された臨床的推論を効果的に支援できるか？
• RQ4 医療応用におけるLLMの信頼性、安全性、倫理的適合性を評価するために、現在どの手法が用いられているか？
• RQ5 主な制限要因（幻覚現象、バイアス、不透明性）は何か。それらはどのように緩和され、安全な臨床応用に向けた対策が講じられるべきか？

主な発見

• GPT-4などのLLMsは、米国医師資格試験（USMLE）において優れた成績を示しており、高水準の臨床的推論の可能性を示している。
• 特化型およびマルチモーダルLLMsは、病理学、放射線学、ゲノム情報からの異種データ統合の面で、より正確で包括的な診断を支援する可能性を示している。
• LLMを搭載した自律的エージェントは、記憶、計画、行動実行といった構造的要素を活用して複雑な臨床タスクを管理でき、静的クエリを超えた動的相互作用を可能にする。
• 強力な能力を有する一方で、トレーニングデータや文脈理解の制限により、幻覚現象、事実の誤り、バイアスの強い出力に悩まされる可能性がある。
• データプライバシーの侵害、著作権問題、透明性の欠如といった倫理的課題は、臨床応用への導入を阻害する主要な障壁のままである。
• 実世界への展開前に、LLMが臨床基準を満たす安全性、公平性、信頼性を確保するため、強固な評価フレームワークの構築が不可欠である。