GatorTron and GatorTronGPT: Large Language Models for Clinical Narratives
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。
本研究の背景には、言語モデル（LLM）が自然言語処理（NLP）の基礎技術として使用されていることがあります。これまでの研究では、一般的なLLMに焦点が当てられており、臨床テキストデータを使用した臨床LLMの開発や評価は限られていました。したがって、本研究では、臨床LLMであるGatorTronとGatorTronGPTを紹介し、これらのモデルの臨床領域での応用と臨床NLPへの影響について洞察を提供します。
関連研究としては、GalacticaやMed-PaLMなどのLLMが挙げられます。これらの研究では、一般的なLLMの開発や評価が行われていますが、臨床テキストデータを使用した臨床LLMの開発や評価は限られています。
本研究の目的は、臨床領域での医療AIアプリケーションにおけるLLMの利用とその影響について、GatorTronとGatorTronGPTという臨床LLMを紹介することです。具体的には、これらのモデルの応用範囲をまとめ、臨床NLPとAIアプリケーションへの影響を強調し、医療AIアプリケーションにおけるLLMの使用に関する洞察を提供します。
本研究では、GatorTronモデルのトレーニングには、匿名化された臨床記録、MIMIC-IIIコーパス、PubMed記事、Wikipediaから得られたテキストデータが使用されました。また、GatorTronGPTモデルのトレーニングには、匿名化された臨床テキストデータ、Pileデータセットから得られたテキストデータが使用されました。
本研究により、GatorTronとGatorTronGPTモデルが臨床NLPおよび医療AIアプリケーションにおいて非常に優れたパフォーマンスを発揮していることが明らかになりました。これらのモデルは、臨床NLPタスクや医療問題解決において最先端のパフォーマンスを示し、多くの応用範囲があります。
本研究では、GatorTronとGatorTronGPTモデルのパフォーマンスを他の研究と比較し、さまざまな評価タスクで評価しました。これらのモデルは、多くのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成しており、実際の臨床応用においても優れたパフォーマンスを発揮しています。また、GatorTronGPTモデルは、実際の臨床記録と区別できないような合成的な臨床テキストを生成することも可能です。これにより、GatorTronとGatorTronGPTモデルの有効性が検証されました。
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