[论文解读] ChatGPT for Shaping the Future of Dentistry: The Potential of Multi-Modal Large Language Model

Hanyao Huang, Ou Zheng+9 more|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2023

Topic Modeling被引用 12

一句话总结

本文讨论多模态大语言模型（LLMs）在牙科的未来应用，提出自动化与跨模态诊断方法，并强调隐私与数据质量等挑战。

ABSTRACT

The ChatGPT, a lite and conversational variant of Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) developed by OpenAI, is one of the milestone Large Language Models (LLMs) with billions of parameters. LLMs have stirred up much interest among researchers and practitioners in their impressive skills in natural language processing tasks, which profoundly impact various fields. This paper mainly discusses the future applications of LLMs in dentistry. We introduce two primary LLM deployment methods in dentistry, including automated dental diagnosis and cross-modal dental diagnosis, and examine their potential applications. Especially, equipped with a cross-modal encoder, a single LLM can manage multi-source data and conduct advanced natural language reasoning to perform complex clinical operations. We also present cases to demonstrate the potential of a fully automatic Multi-Modal LLM AI system for dentistry clinical application. While LLMs offer significant potential benefits, the challenges, such as data privacy, data quality, and model bias, need further study. Overall, LLMs have the potential to revolutionize dental diagnosis and treatment, which indicates a promising avenue for clinical application and research in dentistry.

研究动机与目标

• 在牙科领域使用大型语言模型的动力。
• 介绍两种部署路径：自动化牙科诊断和跨模态牙科诊断。
• 解释跨模态编码器如何实现多源数据处理与高级推理。
• 展示一个完全自动化的多模态LLM系统在临床中的潜在案例。
• 强调实践与伦理挑战，如数据隐私、数据质量和偏见。

提出的方法

• 描述牙科领域中两种主要部署方法：自动诊断和跨模态牙科诊断。
• 解释跨模态编码器在实现多源数据集成中的作用。
• 讨论单个LLM如何通过增强的自然语言推理执行复杂的临床任务。
• 展示牙科领域完全自动化的多模态LLM系统的示例案例。
• 概述临床应用中的挑战与考量，包括隐私、数据质量和模型偏见。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在牙科领域部署LLMs，以支持自动化和跨模态诊断工作流？
• RQ2 在LLM框架中，跨模态编码器对处理多源牙科数据提供了哪些收益？
• RQ3 在牙科领域，多模态LLM可以应用于哪些实际临床场景？
• RQ4 在牙科领域对多模态LLM进行安全、有效的临床部署需要解决哪些挑战（隐私、数据质量、偏见）？

主要发现

• LLMs有潜力革新牙科诊断与治疗。
• 两条部署路径使LLM驱动的牙科应用成为可能：自动化诊断和跨模态诊断。
• 跨模态编码器使单个LLM能够管理多源数据并为临床任务执行高级推理。
• 案例演示展示了牙科领域潜在的完全自动化多模态LLM系统。
• 关键挑战包括数据隐私、数据质量和模型偏见，需要进一步研究。