A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics

A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology, and Applications to Accountability and Ethics

本研究の学術的背景や問いは、大規模な言語モデル（LLM）が自由形式の質問に対して専門的な知識を用いて効果的に応答する能力を持つ一方で、その能力がヘルスケア分野でどの程度有効なのかがまだ調査されていないという問題にあります。このため、本研究では、LLMのヘルスケアタスクに対する性能を評価することを目指しています。

本研究の目的は、LLMのヘルスケアタスクに対する性能を評価し、その結果を通じてLLMの有用性と限界を理解することです。学術的な独自性と創造性は、ヘルスケア分野でのLLMの評価と比較を初めて広範囲に行った点にあります。

本研究の着想は、自然言語処理（NLP）の分野での言語モデルの急速な成長と、それがヘルスケア分野を含む様々な領域での進歩につながっていることから来ています。しかし、ヘルスケアテキストの処理と情報検索の領域では、LLMの調査がまだ十分に行われていません。

本研究では、現在開発されているLLMの能力を概説し、その開発プロセスを詳述しました。そして、従来の事前学習済み言語モデル（PLM）からLLMへの開発ロードマップの概観を提供しました。さらに、LLMのヘルスケアへの応用の効率と効果性を強調し、その強みと制限を明らかにしました。

本研究の有効性は、LLMのヘルスケアタスクに対する性能を広範囲に評価し、その結果を通じてLLMの有用性と限界を理解したことで検証されました。