从通用模型到个性化医疗：大型语言模型的定制化之路

大型语言模型 (LLM) 的快速发展已经改变了许多行业，包括医疗保健。然而，以前的医疗 LLM 主要侧重于利用一般的医学知识来提供响应，而没有考虑患者之间的差异，并且在个体层面上缺乏真正的个性化。为了解决这个问题，我们提出了一种名为个性化医疗语言模型 (PMLM) 的新方法，该方法通过推荐系统和强化学习 (RL) 来探索和优化个性化 LLM。具体而言，PMLM 通过利用自我知情和同伴知情的个性化方式，捕获行为和偏好的变化，从而设计出针对个体需求的初始个性化提示。我们通过 RL 进一步完善这些初始的个性化提示，最终提高 LLM 指导的精确性。值得注意的是，个性化提示是硬提示，这赋予了 PMLM 高度的适应性和可重用性，使其能够直接利用高质量的专有 LLM (商业或私有的大型语言模型)。我们使用真实的妇产科数据评估 PMLM，实验结果表明 PMLM 实现了个性化响应，并提供了更精细和个性化的服务，为个性化医疗 LLM 提供了一种潜在的途径。

1. 论文的研究目标和相关研究

研究目标：

这篇论文的主要研究目标是开发一个名为个性化医疗语言模型 (PMLM) 的新方法，通过推荐系统和强化学习 (RL) 技术，探索并优化个性化大型语言模型 (LLMs) 在医疗保健领域的应用。

实际问题：

论文旨在解决现有医疗 LLMs 主要依赖通用医疗知识提供回应，缺乏针对个体患者的真正个性化的问题。具体来说，要解决两个核心挑战：

  • 如何确保模型能在多种疾病场景下都可用？

  • 如何自主地保证个性化？

新问题？

这是一个相对较新的问题。之前的医疗 LLMs 大多是针对特定疾病进行微调，而这篇论文的目标是创建一个能够适应不同患者、不同疾病的通用个性化医疗模型。

科学假设：

论文的核心假设是：通过结合患者自身的历史健康数据和相似患者的医疗信息，利用强化学习技术对初始个性化提示进行优化，可以引导 LLMs 生成针对个体患者的个性化医疗建议。

相关研究：

论文主要回顾了两方面的相关研究：

  • 个性化 LLMs: 主要介绍了在推荐系统中利用 LLMs 实现个性化的相关工作，例如结合用户历史数据进行推荐或利用强化学习增强个性化。但这些方法通常依赖于 item embedding，难以应用于医疗领域。

  • Hard Prompt 优化: 介绍了利用强化学习等方法优化 Hard Prompt 的相关工作。这些工作主要集中于为特定任务识别最佳提示，而不是设计针对个人用户的个性化提示。

领域内值得关注的研究员：

这篇论文的作者团队来自华中科技大学和湖北省妇幼保健院，他们在将 LLMs 应用于医疗领域方面做了一些前沿的探索。在个性化 LLMs 和 Hard Prompt 优化领域，以下是一些值得关注的研究人员：

  • Percy Liang (斯坦福大学): 在 Prompt Tuning 领域做出了许多开创性的工作。

  • Mohit Bansal (北卡罗来纳大学教堂山分校): 在利用强化学习进行 Prompt 优化方面有深入研究。

2. 论文提出的新思路、方法或模型

新思路：

这篇论文提出了一种新的个性化医疗 LLMs 的构建思路，即通过构建和优化个性化提示 (Personalized Prompt) 来引导通用的 LLMs 生成针对个体患者的定制化医疗建议。这种思路避免了对 LLMs 进行微调，从而可以利用已有的具有丰富医疗知识的通用大模型。

新方法/模型：

论文提出了 PMLM 模型，该模型主要包括以下几个步骤：

  1. 提取个性化信息:

    • 自我信息个性化 (Self-informed Personalization): 利用 LoRA 方法微调一个 LLM 预测器 (LLMp)，根据患者的历史健康检查数据预测其当前的健康状况。

    • 同伴信息个性化 (Peer-informed Personalization): 利用编码器 (Encoder) 将患者数据映射到同一空间，然后利用协同过滤的思想，根据患者之间的相似度，借鉴相似患者的诊断结果来丰富当前患者的个性化信息。

  2. 生成粗粒度个性化提示 (Coarse-grained Personalized Prompt): 将提取的个性化信息 (包括患者自身的健康状况预测和相似患者的诊断结果) 融入到一个初始的提示模板中，生成粗粒度的个性化提示。

  3. 通过强化学习进行提示优化 (Prompt Refinement):

    • 利用 Markov Decision Process (MDP) 对提示优化过程进行建模。

    • 使用一个策略网络 (Policy Network) (基于 BERT 和多层感知机) 来决定在每次迭代中修改提示中的哪个词。

    • 使用 BERTScore 作为奖励函数，指导策略网络的优化，最终得到一个针对特定患者的细粒度个性化提示 (Fine-grained Personalized Prompt)。

  4. 生成个性化回复: 将最终的个性化提示输入到一个具有丰富医疗知识的通用 LLM (例如 GPT-4) 中，生成针对该患者的个性化医疗建议。

关键：

PMLM 方法的关键在于：

  • 利用患者的历史健康数据和相似患者信息构建个性化提示。

  • 通过强化学习对个性化提示进行优化，使其更好地引导 LLMs 生成定制化回复。

  • 无需微调通用 LLMs，而是通过优化提示来实现个性化。

优势：

与之前的方法相比，PMLM 的主要优势在于：

  • 更精细的个性化: 能够根据患者的个体特征生成更加个性化的医疗建议。

  • 更强的通用性: 可以应用于多种疾病场景，而不仅仅局限于特定疾病。

  • 更好的可复用性: 由于采用的是 Hard Prompt，因此可以方便地应用于不同的 LLMs，包括那些拥有丰富医疗知识的闭源大模型。

3. 论文的实验验证

实验设计：

论文使用了 2020 年至 2022 年武汉市多家医院的妇产科数据进行实验。数据集包含 38,817 条记录，涉及 2,373 名孕妇，每条记录包含 35 项检查指标。数据按年份划分，2021 年及之前的数据作为训练集，2022 年上半年作为验证集，其余数据作为测试集。

实验评估指标:

论文使用了以下指标来评估 PMLM 的性能：

  • BLEU-4: 评估生成文本与参考文本之间的 n-gram 重叠程度。

  • ROUGE-L: 评估生成文本与参考文本之间的最长公共子序列。

  • BERTScore: 评估生成文本与参考文本之间的语义相似度。

实验结果：

论文主要进行了两组实验：

  1. 验证 PMLM 对通用 LLMs 的个性化增强效果: 实验结果 (Table 1) 表明，在多个通用 LLMs (Gemini 1.5-pro, GLM4, GLM4-plus, GPT3.5-turbo, GPT4) 上应用 PMLM 后，各项指标均有显著提升 (超过 10%)，证明了 PMLM 能够有效增强通用 LLMs 的个性化能力。

  2. 与微调后的 LLMs 进行比较: 实验结果 (Table 2) 表明，PMLM 的性能优于多个微调后的 LLMs (Llama3-8B, GLM4-9B, Qwen2-7B, LLaVA1.5-7B)，尽管在 ROUGE-L 指标上略逊一筹 (作者认为这是因为微调后的 LLMs 的词汇表更接近训练数据中的标准回复)。

关键数据：

  • 在 GPT-4 上应用 PMLM 后，BLEU-4 指标从 7.76 提升至 10.88，ROUGE-L 指标从 15.49 提升至 22.69，BERTScore 的 F1 指标从 62.75 提升至 70.50。

支持科学假设？

实验结果有力地支持了论文的科学假设。实验表明，PMLM 能够有效利用患者的个性化信息构建和优化提示，从而引导 LLMs 生成针对个体患者的个性化医疗建议，并在各项指标上都取得了显著的提升。

4. 论文的贡献和影响

贡献：

  • 提出了一种新的个性化医疗 LLMs 的构建方法 PMLM，该方法通过构建和优化个性化提示来引导通用 LLMs 生成个性化医疗建议。

  • 通过实验验证了 PMLM 的有效性，证明了该方法能够显著提升通用 LLMs 的个性化能力，并优于多个微调后的 LLMs。

  • 为个性化医疗 LLMs 的研究提供了一个新的思路和方向。

影响：

  • 推动个性化医疗的发展: PMLM 为构建更加智能、个性化的医疗应用提供了新的技术手段，有望推动个性化医疗的进一步发展。

  • 提高医疗服务的质量和效率: 通过提供更加精准、个性化的医疗建议，PMLM 可以帮助医生提高诊断和治疗的效率，改善患者的就医体验。

工程师关注点：

  • 个性化信息的提取和表示: 如何从患者的历史数据中提取有效的个性化信息，并将其表示成 LLMs 可以理解的形式，是 PMLM 方法的关键。

  • 强化学习算法的优化: 如何设计和优化强化学习算法，使其能够更高效地学习到最佳的个性化提示，是提高 PMLM 性能的关键。

  • 与通用 LLMs 的集成: 如何将 PMLM 与不同的通用 LLMs 进行集成，并充分利用其已有的知识，是 PMLM 实际应用的关键。

5. 未来研究方向

  • 更轻量级的预测器: 探索更轻量级、更高效的预测模型，以提高 PMLM 的可扩展性。

  • 扩展修改操作: 在强化学习过程中引入更多的修改操作 (例如添加、替换)，以进一步提高提示优化的效果。

  • 可解释性: 研究如何提高 PMLM 的可解释性，例如分析提示修改的具体内容和原因。

新技术和投资机会：

  • 个性化医疗平台: 开发基于 PMLM 技术的个性化医疗平台，为患者提供定制化的医疗建议和服务。

  • 医疗数据分析工具: 开发能够从患者历史数据中提取个性化信息的医疗数据分析工具。

  • 医疗 LLMs: 开发具有更强个性化能力的医疗 LLMs。

6. 论文的不足和缺失

  • 数据集的局限性: 论文使用的实验数据集仅限于妇产科领域，缺乏在其他科室或疾病上的验证。

  • 评估指标的局限性: 论文主要使用了基于文本相似度的评估指标，缺乏对生成建议的医学准确性和实用性的评估。

  • 缺乏伦理方面的讨论: 论文没有讨论 PMLM 在实际应用中可能存在的伦理问题，例如数据隐私、算法偏见等。


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