Prompt engineering paradigms for medical applications: scoping review and recommendations for better practices
https://arxiv.org/pdf/2405.01249.pdf
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。
Q1の論文は、医療情報学および自然言語処理（NLP）の分野における「プロンプト学習」と「大規模言語モデル（LLM）」の応用に関する研究です。具体的には、臨床データのアノテーション、多言語の臨床実体抽出、中国語の医療名詞抽出、臨床思考のモデリング、臨床ノート生成のためのプロンプト最適化、医療報告の自動要約、医療対話分類と要約、プロンプトに基づく臨床NLPタスク、ChatGPTによる診断の提供、混合臨床テキストの非識別化、自殺念慮検出、うつ病対応の安全性、プロンプトエンジニアリングの影響、精神保健スクリーニング、凍結言語モデルを用いた学習、臨床テキストの重複除去、ゼロショット学習パラダイム、医療質問の要約、臨床情報抽出、低リソースの臨床名詞認識、医薬品予測、診断の転送可能性、治療イベントの時間分類、電子健康記録の生成、信頼できる主張分類、電子健康記録からの追い出し状態の自動識別、オピオイド関連異常行動検出、医療ゼロショット関係三重項抽出、生物医学テキストの関係抽出など、多岐にわたるトピックが含まれています。
これらの研究は、LLMを活用して医療分野におけるさまざまな課題を解決しようとするものであり、プロンプトエンジニアリングやプロンプトベースの学習方法が特に注目されています。プロンプト学習は、事前訓練されたモデルに特定のタスクを実行させるための指示や質問を与える手法であり、モデルが新しいタスクに対して迅速に適応するのを助けます。これにより、少ないデータで効果的なモデルの微調整が可能となり、特に医療文書や臨床ノートなどの特定のドメインにおいて、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
また、これらの論文は、医療分野における大規模言語モデルの適用可能性と限界、さらにはそれらのモデルを用いた臨床的意思決定支援システムの開発に関する知見を提供しています。プロンプトエンジニアリングを通じて、モデルの出力を特定の臨床タスクに適した形式に整形することが可能であり、これにより医療従事者の作業負担を軽減し、診断や治療計画の精度を向上させることが期待されています。
さらに、プロンプト学習やLLMの応用によって、医療データの非識別化、自殺念慮の検出、うつ病対応など、患者のプライバシー保護や精神健康に関連する重要な問題に対処する新しいアプローチが提案されています。
これらの研究は、医療情報学と自然言語処理の分野での最先端の研究を代表しており、今後の医療分野における人工知能の応用に大きな影響を与える可能性があります。
Q2 研究目的とその背景について、詳しく説明してください。
この論文は、自然言語処理（NLP）の分野における特定のタスクに焦点を当てた研究を追求しています。具体的には、事前学習（Pre-training, PT）と事後学習（Prompt Learning, PL）のアプローチを用いたNLPタスクの実行方法に関する研究を行っており、その中でも特にテキスト分類、固有表現認識、関係抽出などの分類ベースのタスクに焦点を当てています。Figure 5によれば、PLに焦点を当てた論文は特にテキスト分類が顕著であり、これはPLがマスク付き言語モデル（MLM）の目的に中心を置いているためです。また、PTに関する論文はやや広範なタスクを扱っているとされています。
この研究を行うに至った背景には、NLP分野における現在の課題があります。これには、大量のデータに対する効率的な学習方法の開発、精度の高いテキスト分類や固有表現認識のための新しいアプローチの模索、さらには医療記録などの特定の分野における合成データ生成の可能性などが含まれます。既存の研究との関連性としては、事前学習された言語モデル（例えば、BERTやGPTなど）の活用が挙げられますが、この論文では、これらの言語モデルを用いたプロンプトエンジニアリングやタスク特化の学習方法に焦点を当てています。Figure 4は、プロンプトエンジニアリングの研究に関与する大規模言語モデル（LLMs）を示し、さまざまなプロンプトパラダイムをカバーしています。
したがって、この論文の主な研究目的は、PLとPTのアプローチを用いて、効率的で精度の高いNLPタスクを実行するための方法を探求し、特に分類ベースのタスクに焦点を当てることであり、それによってNLP分野における既存の課題を克服し、新しい知見を提供することです。
Q3 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。
論文の具体的な内容にアクセスできないため、指定された論文[44]-[57]、[102]-[116]に記載されている研究手法やアプローチについて直接的な情報を提供することはできません。しかし、提供された参考文献のタイトルや文脈から推測することで、一般的な技術やプロセスについて説明することは可能です。
これらの論文は、大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）、特にプロンプトエンジニアリングやプロンプトベースの学習を用いた臨床データの注釈付け、エンティティ抽出、疾患予測、文書生成などの医療情報学に関連する研究を行っています。以下に、これらの技術やプロセスについて、一般的な説明をします。
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）:
プロンプトエンジニアリングは、特定のタスクを解決するために大規模言語モデルに適切なプロンプト（質問や指示）を提供する技術です。
モデルに対して、特定の形式やキーワードを含むプロンプトを与えることで、モデルがタスクに適した応答を生成するように導きます。
ゼロショット学習（Zero-shot Learning）:
ゼロショット学習は、モデルが以前に見たことのないカテゴリーやタスクに対しても予測を行う能力を持つ学習方法です。
大規模言語モデルは、ゼロショットで特定のタスクに対する推論を行う能力を持つことが示されています。
プロンプトベースの学習（Prompt-based Learning）:
プロンプトベースの学習は、言語モデルにタスク固有のプロンプトを与えて、その応答を学習する方法です。
このアプローチは、モデルの微調整の代わりに、少数の例やプロンプトを用いてモデルを特定のタスクに適応させます。
エンティティ抽出（Entity Extraction）:
エンティティ抽出は、テキストから人名、地名、専門用語などの特定の情報を識別し抽出するプロセスです。
医療分野では、病名、薬剤名、検査値などの臨床的エンティティを抽出することが重要です。
疾患予測（Disease Prediction）:
疾患予測は、患者の臨床データや症状から疾患の発生を予測する技術です。
プロンプトベースの学習や知識グラフを用いて、モデルが臨床的思考を模倣し、疾患の予測を行う研究が進められています。
自動文書生成（Automatic Document Generation）:
自動文書生成は、患者の電子健康記録（EHR）や臨床ノートから要約や報告書を自動生成する技術です。
プロンプトエンジニアリングを用いて、モデルが臨床情報を適切に処理し、有用な文書を生成することが目指されています。
これらの技術は、臨床データの処理や解析において、効率性や精度の向上を目指しています。ただし、これらの技術には、データの品質やモデルの解釈可能性など、多くの課題が存在することも認識されています。また、医療分野における倫理的な懸念やプライバシーの保護も重要な要素です。
Q4 本研究の成果と限界について、詳しく説明してください。
この研究レビューは、医療分野におけるプロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）の発展と利用に焦点を当てています。プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理（NLP）タスクにおける大規模言語モデル（LLMs）の効果を最適化するために重要な役割を果たしています。
研究の主な発見は以下の通りです：
プロンプトエンジニアリングは、限られたリソースや低コストのコンピューティング環境で競争力のあるパフォーマンスを提供することができます。
プロンプトデザイン（PD）、プロンプトラーニング（PL）、プロンプトチューニング（PT）などの技術があり、それぞれ異なるアプローチを提供します。PDは手動でプロンプトを作成し、PLはMasked Language Modeling（MLM）目的で訓練されたLLMにプロンプトを渡し、PTは一部または全てのプロンプトが訓練可能なベクトル表現であり、注釈付きインスタンスに関して最適化されます。
プロンプトベースのアプローチは、特にPLとPTにおいて、それぞれの報告されたベースラインよりも一般に優れたパフォーマンスを示していますが、PDでは結論があまり明確ではありません。
コンピュータサイエンスの会場からの記事は、医療情報学や臨床会場よりも最新のベースラインを含むことが多いです。
プロンプトエンジニアリングは、少数ショット/ゼロショット学習を通じて実施されることが多いですが、プロンプトの設計と定式化を洗練するために広範な注釈付き検証データセットに依存することがあります。
研究の限界点は以下の通りです：
プロンプトエンジニアリングの選択が明確にされていない研究があります。例えば、PLではClozeプロンプトからPrefixプロンプトまで、PTではソフトプロンプトの構成についての明確な情報が不足しています。
プロンプトエンジニアリングと非プロンプト関連のベースラインパフォーマンスを報告しない記事が約半数あります。これは、NLPタスクに対するLLMベースの方法の実際の影響を理解するためにはベースラインの選定が必要であるにも関わらずです。
英語以外の言語での研究は少なく、多くの記事が研究の言語を明示していません。これは、特にコンピュータサイエンスと臨床会場でより一般的です。
今後の研究に向けて、研究の質、報告、再現性を改善するためのいくつかの推奨事項が提案されています。これには、プロンプトエンジニアリングの選択、使用されるプロンプトの種類、プロンプト最適化プロセスの透明性、ベースラインとの比較などの技術的および計算上の考慮事項が含まれます。これらのガイドラインに従うことで、医療分野でのプロンプトエンジニアリング方法論とその実用的な応用の進歩に寄与することが期待されます。
Q5 本研究で何を明らかにしたか、詳しく説明してください。
この質問に答えるためには、実際の研究内容を知る必要がありますが、提供された情報だけでは、研究で得られた新しい知見や理解について具体的に語ることはできません。しかし、提供された文献リストを見ると、大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を使用した自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）の応用に関する研究がいくつか挙げられています。
これらの文献から、以下のような新しい知見や理解が得られた可能性が考えられます：
フランス語の臨床データを大規模言語モデルを用いてアノテートする方法（[44]）。
多言語の臨床エンティティ抽出における大規模言語モデルの指導的役割（[45]）。
中国語の医療名詞エンティティを大規模言語モデルで効率的に捉えるための手法（[46]）。
知識ハイパーグラフ注意ネットワークとプロンプト学習を用いた臨床思考のモデリング（[47]）。
臨床ノート生成における自動プロンプト最適化の必要性（[48]）。
自動医療報告における要約性能の向上のためのトランスフォーマーベースのプロンプトエンジニアリング（[49]）。
医療対話の分類と要約のためのSVMとGPT-3プロンプトエンジニアリングの活用（[50]）。
CHIP2023のPromptCBLUE共有タスクの概要（[51]）。
診断モデルとChatGPTとの比較による新しい医療診断ボットの定義（[52]）。
中国語-英語混在臨床テキストの非識別化における先進的な人工知能言語モデルの秘密の解明（[53]）。
自殺念慮の検出のための大規模言語モデルを活用したスマートクラウドベースのAIソリューション（[54]）。
抑うつへの対処における大規模言語モデルの安全性（[55]）。
大規模言語モデルの性能におけるプロンプトエンジニアリングの影響：精神医学の例（[56]）。
ソーシャルメディアテキストからのプロンプトベースのメンタルヘルススクリーニング（[57]）。
これらの文献は、大規模言語モデルを活用した医療分野での自然言語処理の進歩を示しており、特に臨床データの処理、エンティティ抽出、要約、診断支援、非識別化、メンタルヘルスの検出といった様々な応用における新しいアプローチや技術の開発に焦点を当てています。また、プロンプトエンジニアリングという技術が、特定のNLPタスクにおけるモデルの性能を向上させるためにどのように活用されているかについても触れられています。これらの研究から得られる知見は、今後の医療分野におけるNLPの応用に大きな影響を与えることが期待されます。
Q6 本研究で用いたデータセットを網羅的に列挙し、名前やURLなどがあればそれらも含めて詳しく説明してください。
この質問に関する具体的な回答は、提供されたコンテキスト内には含まれていません。しかし、私の専門知識を活かして、一般的な臨床データセットとアクセス方法について説明いたします。
臨床データセットは、医療情報学や自然言語処理（NLP）の研究で広く使用されています。これらのデータセットは、患者の電子健康記録（EHR）のテキストデータ、医療画像、患者の診断、治療、予後に関する情報などを含むことがあります。特に、NLPの研究では、臨床テキストのアノテーションやエンティティの抽出、関係抽出、文書分類などに利用されます。
以下に、一般的な公開されている臨床データセットの例とアクセス方法を示します。
MIMIC (Medical Information Mart for Intensive Care)
MIMICは、集中治療室（ICU）の患者に関する大規模なデータベースで、匿名化された患者情報、バイタルサイン、検査結果、医師のメモなどが含まれています。
i2b2 (Informatics for Integrating Biology and the Bedside)
i2b2は、NLPタスク用のデータセットを提供しており、特定の研究プロジェクトのために匿名化された臨床テキストが含まれています。
CLEF eHealth Evaluation Lab
CLEF eHealthは、多言語の電子健康記録データセットを提供し、情報抽出やテキスト分類のための評価ワークショップを行っています。
n2c2 (National NLP Clinical Challenges)
n2c2は、NLPのための臨床チャレンジを提供し、匿名化された臨床テキストとアノテーションが含まれています。
これらのデータセットへのアクセスには、通常、研究目的での使用を条件とした利用申請が必要です。申請が承認されると、データセットをダウンロードするための指示が提供されます。
研究論文においては、使用されたデータセットの完全なリストとそれぞれのアクセス方法は、論文内の「Methods」セクションや「Data Availability」セクションに記載されることが一般的です。また、PRISMAフローダイアグラムは、文献レビューの過程を示すものであり、特定のデータセットのリストを提供するものではありません。
7 本研究を特徴づけるキーワードを日本語で提案し、ハッシュタグとして列挙してください。（５個程度）
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？