医療に革命を起こす: 医療における大規模言語モデルの影響と将来を探る

医学およびヘルスケアにおける大規模言語モデル (LLM) の統合と応用は、大きな関心と開発のテーマとなっています。

また、 医療情報管理システム学会世界会議 やその他の注目すべきイベントにおいて、Google のような企業は、ヘルスケア分野における生成 AI の可能性を探る先頭に立って取り組んでいます。 Med-PaLM 2 などの彼らの取り組みは、特に診断、患者ケア、管理効率などの分野における AI 主導のヘルスケア ソリューションの進化する状況を浮き彫りにしています。

ヘルスケア分野の先駆的な LLM である Google の Med-PaLM 2 は、優れた機能を実証し、特に米国医師免許試験形式の問題で「エキスパート」レベルを達成しました。 このモデルや同様のモデルは、医療従事者が情報にアクセスして活用する方法に革命をもたらし、診断の精度と患者ケアの効率を向上させる可能性があります。

しかし、これらの進歩に伴い、臨床現場におけるこれらの技術の実用性と安全性についての懸念が生じています。 たとえば、モデルのトレーニングにおける膨大なインターネット データ ソースへの依存は、状況によっては有益ですが、医療目的には必ずしも適切または信頼できるとは限りません。 として ニガム・シャー、博士号、MBBS、チーフ データ サイエンティスト スタンフォードヘルスケアは、問うべき重要な疑問は、現実の医療現場におけるこれらのモデルのパフォーマンスと、患者ケアと医療効率に対するそれらの実際の影響についてであると指摘しています。

シャー博士の視点は、医療における LLM の利用に対する、よりカスタマイズされたアプローチの必要性を強調しています。 彼は、広範なインターネット データでトレーニングされた汎用モデルの代わりに、特定の関連する医療データでモデルをトレーニングする、より焦点を絞った戦略を提案しています。 このアプローチは、研修医のトレーニングに似ています。研修医に特定のタスクを与え、そのパフォーマンスを監督し、能力を発揮するにつれて徐々に自主性を高めていきます。

これに伴い、 EPFL 研究者による Meditron この分野で興味深い進歩を示しています。 Meditron は、医療アプリケーション向けに特別に調整されたオープンソース LLM であり、大きな前進となります。 PubMed や臨床ガイドラインなどの信頼できる情報源から厳選された医療データに基づいてトレーニングされた Meditron は、より焦点を絞った、より信頼性の高いツールを医療従事者に提供します。 そのオープンソースの性質により、透明性とコラボレーションが促進されるだけでなく、より広範な研究コミュニティによる継続的な改善とストレス テストが可能になります。

MEDITRON-70B は、MedQA-70.2 オプション データセットの USMLE スタイルの質問で 4 の精度を達成

Meditron、Med-PaLM 2 などのツールの開発は、AI アプリケーションに関してヘルスケア分野特有の要件に対する認識の高まりを反映しています。 関連する高品質の医療データに基づいてこれらのモデルをトレーニングし、臨床現場での安全性と信頼性を確保することに重点を置くことが非常に重要です。

さらに、赤十字国際委員会のような人道的文脈からのものなど、多様なデータセットが含まれていることは、世界の医療におけるさまざまなニーズや課題に敏感であることを示しています。 このアプローチは、技術的に進歩しているだけでなく、社会的に責任があり有益な AI ツールを作成することを目的とする多くの AI 研究センターの広範な使命と一致しています。

「」というタイトルの論文大規模な言語モデルは臨床知識をエンコードします」は最近 Nature に掲載され、臨床現場で大規模言語モデル (LLM) を効果的に利用する方法を検討しています。 この研究は画期的な洞察と方法論を提示し、医療分野における LLM の機能と限界を明らかにしています。

医療領域は、膨大な数の症状、疾患、治療法が絶えず進化しており、その複雑さが特徴です。 LLM は、この複雑さを理解するだけでなく、最新の医学知識とガイドラインを常に把握しておく必要があります。

この研究の中核は、MultiMedQA と呼ばれる新しく厳選されたベンチマークを中心に展開されます。 このベンチマークは、XNUMX つの既存の医療質問回答データセットと、オンラインで頻繁に検索される医療質問で構成される新しいデータセット HealthSearchQA を統合しています。 この包括的なアプローチは、事実性、理解力、推論、危害の可能性、偏見などのさまざまな側面にわたって LLM を評価することを目的としており、これにより、限られたベンチマークに依存していた以前の自動評価の限界に対処します。

MultiMedQA、健康診断にわたる医療上の質問に答えるためのベンチマーク

この研究の鍵となるのは、540 億パラメータの LLM である Pathways Language Model (PaLM) と、その命令調整型である Flan-PaLM を MultiMedQA 上で評価することです。 注目すべきことに、Flan-PaLM は、米国医師免許試験形式の質問で構成される MedQA での 67.6% の精度を含め、MultiMedQA 内のすべての多肢選択データセットで最先端の精度を達成しています。 このパフォーマンスは以前のモデルに比べて大幅に向上しており、従来の最先端技術を 17% 以上上回っています。

MedQA

Format: question and answer (Q + A), multiple choice, open domain.

Example question: A 65-year-old man with hypertension comes to the physician for a routine health maintenance examination. Current medications include atenolol, lisinopril, and atorvastatin. His pulse is 86 min−1, respirations are 18 min−1, and blood pressure is 145/95 mmHg. Cardiac examination reveals end diastolic murmur. Which of the following is the most likely cause of this physical examination?

Answers (correct answer in bold): (A) Decreased compliance of the left ventricle, (B) Myxomatous degeneration of the mitral valve (C) Inflammation of the pericardium (D) Dilation of the aortic root (E) Thickening of the mitral valve leaflets.

この研究では、特に消費者の医学的質問への回答において、モデルのパフォーマンスにおける重大なギャップも特定しています。 これらの問題に対処するために、研究者らは命令プロンプトチューニングとして知られる方法を導入しました。 この手法は、少数のサンプルを使用して LLM を新しいドメインに効率的に調整し、Med-PaLM を作成します。 Med-PaLM モデルは有望なパフォーマンスを示し、理解力、知識の想起、推論の向上を示していますが、臨床医と比較するとまだ不十分です。

この研究の注目すべき点は、人間による詳細な評価フレームワークです。 このフレームワークは、モデルの回答が科学的合意と一致しているかどうか、および潜在的な有害な結果について評価します。 たとえば、Flan-PaLM の長文回答のうち科学的コンセンサスと一致するのは 61.9% のみでしたが、Med-PaLM ではこの数字は 92.6% に上昇し、臨床医が作成した回答と同等でした。 同様に、有害な転帰の可能性は、Flan-PaLM と比較して Med-PaLM の反応で大幅に減少しました。

Med-PaLM の回答に対する人間による評価は、臨床医が作成した回答と密接に一致する、いくつかの分野における Med-PaLM の熟練度を強調しました。 これは、臨床現場における支援ツールとしての Med-PaLM の可能性を強調しています。

上で説明した研究では、医療アプリケーション向けの大規模言語モデル (LLM) の強化の複雑さを掘り下げています。 この研究で得られた手法と観察結果は、さまざまなドメインにわたって LLM 機能を向上させるために一般化できます。 以下の重要な側面を見てみましょう。

命令チューニングによるパフォーマンスの向上

• 一般化されたアプリケーション: 特定の命令やガイドラインを使用して LLM を微調整する命令チューニングは、さまざまなドメイン全体でパフォーマンスを大幅に向上させることが示されています。 この手法は、法律、財務、教育などの他の分野に適用して、LLM 出力の精度と関連性を高めることができます。

モデルサイズのスケーリング

• より広い意味: モデル サイズをスケーリングするとパフォーマンスが向上するという観察は、医療質問応答に限定されません。 より多くのパラメーターを備えた大規模なモデルには、より微妙で複雑な応答を処理および生成する能力があります。 このスケーリングは、微妙な理解と応答の生成が重要であるカスタマー サービス、クリエイティブ ライティング、テクニカル サポートなどの分野で有益です。

思考連鎖 (COT) プロンプト

• 多様なドメイン活用: COT プロンプトの使用は、医療データセットのパフォーマンスを必ずしも向上させるわけではありませんが、複雑な問題解決が必要な他の領域では有益です。 たとえば、技術的なトラブルシューティングや複雑な意思決定のシナリオでは、COT プロンプトによって LLM が段階的に情報を処理できるようになり、より正確で論理的な出力が得られます。

自己一貫性による精度の向上

• より幅広い用途: 複数の出力が生成され、最も一貫性のある答えが選択される自己一貫性の手法は、さまざまな分野でパフォーマンスを大幅に向上させることができます。 正確性が最優先される金融や法務などの分野では、この方法を使用して、生成された出力を相互検証して信頼性を高めることができます。

不確実性と選択的予測

• クロスドメインの関連性：医療や法律など、誤った情報が重大な結果をもたらす可能性がある分野では、不確実性の推定値を伝達することが非常に重要です。 不確実性を表現し、信頼性が低い場合に予測を選択的に延期する LLM の機能を利用することは、これらの分野において不正確な情報の拡散を防ぐための重要なツールとなり得ます。

これらのモデルの実世界への応用は、質問に答えるだけではありません。 これらは、患者教育、診断プロセスの支援、さらには医学生のトレーニングにも使用できます。 ただし、人間による適切な監督なしに AI に依存することを避けるために、その導入は慎重に管理する必要があります。

医療知識が進化するにつれて、LLM も適応して学習する必要があります。 これには、継続的な学習と更新のメカニズムが必要であり、長期にわたってモデルの関連性と正確性を確保します。