MedicalmT5: 一个用于医疗领域的开源多语言文本到文本 LLM

语言技术的研究在自然语言理解和生成领域中,尤其是针对医疗应用方面,是一个热门话题。因此,最近已经将许多大型语言模型(LLM)应用于医疗领域,使其能够作为工具促进人类与人工智能之间的交互。虽然这些 LLM 在自动化医疗文本基准测试方面表现出竞争力,但它们的预训练和评估主要集中在一种语言(主要是英语)上。对于文本到文本模型来说尤其如此,这些模型通常需要大量特定于领域的预训练数据,而对于许多语言来说,这些数据往往并不容易获得。在这篇文章中,我们通过汇编有史以来最大的多语言医学领域语料库来弥补这些不足,该语料库涵盖了英语、法语、意大利语和西班牙语四种语言。这个新的语料库已被用于训练 Medical mT5,这是第一个针对医疗领域的开源多语言文本到文本模型。此外,我们还为所有四种语言提出了两个新的评估基准,旨在促进该领域的多语言研究。全面评估表明,与编码器以及规模类似的文本到文本模型相比,Medical mT5 在西班牙语、法语和意大利语的基准测试中表现更好,在英语基准测试中与当前最先进的 LLM 相当。

一、引言

在自然语言理解和生成领域,针对医疗应用的语言技术研究正成为热点。随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)被广泛应用于医疗领域,作为人类与AI交互的媒介。然而,目前大多数LLMs主要针对单一语言(主要是英语)进行预训练和评估,这在多语言环境下存在明显的局限性。本文旨在解决这一问题,通过编译一个包含英语、法语、意大利语和西班牙语的医疗领域最大规模多语言语料库,来训练并评估首个开源的医疗领域多语言文本到文本模型——Medical mT5。

二、研究背景与动机

  • 现有LLMs的局限性:尽管现有的LLMs在医疗文本自动化基准测试中表现出色,但它们主要基于单一语言进行训练,这限制了它们在多语言环境中的应用。
  • 多语言语料库的缺乏:针对医疗领域的多语言语料库相对较少,且不易获取,这成为了训练多语言医疗LLMs的主要障碍。
  • 多语言研究的需求:随着全球化的深入,医疗领域对于多语言处理能力的需求日益增加,这要求有相应的技术来支持。

三、研究方法

  1. 语料库编译:本研究首先编译了一个包含英语、法语、意大利语和西班牙语的最大规模医疗领域多语言语料库。
  2. 模型训练:基于该语料库,本研究训练了首个开源的医疗领域多语言文本到文本模型——Medical mT5。
  3. 评估基准:为了评估Medical mT5的性能,本研究还针对四种语言设计了两个新的评估基准。

四、主要成果

  1. Medical mT5模型:该模型展示了在多语言环境下处理医疗文本的强大能力,为医疗领域的多语言交互提供了有力支持。
  2. 多语言语料库:编译的多语言医疗语料库不仅为Medical mT5模型的训练提供了基础,也为未来的多语言医疗语言技术研究提供了宝贵资源。
  3. 评估基准:新设计的评估基准为多语言医疗语言技术的研究提供了统一的评价标准,有助于推动该领域的发展。

五、影响与意义

本研究通过编译多语言医疗语料库和训练Medical mT5模型,为医疗领域的多语言处理提供了新的解决方案。这不仅有助于提升医疗领域的语言技术服务水平,还促进了多语言环境下的人机交互研究。此外,本研究还为未来的多语言医疗语言技术研究提供了基础资源和评价标准,具有重要的学术价值和实践意义。

六、未来展望

未来的研究可以进一步扩展Medical mT5模型的语言覆盖范围和应用场景,同时探索更多先进的自然语言处理技术在医疗领域的应用。此外,随着医疗数据的不断增长和技术的不断进步,未来的医疗语言技术将有望为医疗服务带来更加智能化、个性化的体验。



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BP4ER: 在医疗对话生成中引导显式推理

由于其巨大的实用价值,医疗对话生成(MDG)越来越受到关注。以前的工作通常采用序列到序列框架来生成医疗响应,方法是将带有注释的医疗实体的对话上下文建模为顺序文本。尽管这些方法在生成流畅的响应方面取得了成功,但它们未能提供推理过程的解释,并且需要大量的实体注释。为了解决这些局限性,我们提出了 Bootstrap Prompting for Explicit Reasoning in MDG (BP4ER) Bootstrap Prompting for Explicit Reasoning in MDG (BP4ER) 方法,它显式地建模了 MDG 的多步推理过程,并迭代地优化了推理过程。我们采用了一种最少到最多的提示策略来引导大型语言模型(LLM)进行显式推理,将 MDG 分解为更简单的子问题。这些子问题基于之前问题生成的答案。此外,我们还引入了两种独特的引导引导技术,它们可以自动纠正错误并促进 LLM 的显式推理。这种方法消除了实体注释的需要,并通过显式生成中间推理链提高了 MDG 过程的透明度。在两个公开数据集上的实验结果表明,BP4ER 在客观和主观评价指标方面均优于最先进的方法。

一、引言

随着医疗技术的不断进步和患者对医疗信息透明度的需求增加,医疗对话生成(MDG)逐渐成为了一个备受关注的领域。MDG技术旨在通过自然语言处理的方法,自动生成与医疗相关的对话,为患者和医生之间提供有效的沟通渠道。然而,传统的MDG方法通常依赖于序列到序列(sequence-to-sequence)的框架,虽然能够生成流畅的响应,但在解释推理过程、减少实体标注需求等方面存在局限。为了克服这些挑战,Yuhong He等人提出了BP4ER方法,一种在MDG中引入显式推理的新方法。

二、BP4ER方法概述

BP4ER(Bootstrap Prompting for Explicit Reasoning in Medical Dialogue Generation)方法的核心思想是通过显式建模MDG的多步推理过程,并迭代地增强这一推理过程。该方法采用最小到最大(least-to-most)的提示策略,引导大型语言模型(LLM)进行显式推理,将MDG任务分解为一系列更简单的子问题。这些子问题基于前一个问题的答案构建,形成一条连贯的推理链。

三、BP4ER方法特色

  1. 显式推理建模:BP4ER方法不仅关注于生成响应,更侧重于建模和理解MDG中的推理过程。通过将推理过程分解为多个子问题,BP4ER能够提供更清晰的解释,并增加MDG过程的透明度。

  2. 迭代增强推理:BP4ER采用迭代的方式,通过不断修正和优化推理过程中的子问题,逐步增强推理的准确性和有效性。这种迭代增强的方式使得BP4ER能够处理更复杂的医疗对话场景。

  3. 自主错误纠正:BP4ER引入了两种独特的自举(bootstrapping)技术,用于在提示过程中自主纠正错误。这些技术能够有效地提高MDG的准确性和可靠性,减少因模型错误导致的对话问题。

  4. 减少实体标注需求:与传统方法相比,BP4ER通过显式建模推理过程,降低了对实体标注的依赖。这意味着BP4ER能够在更广泛的医疗对话场景中应用,而不需要进行大量的数据标注工作。

四、实验结果与讨论

(注:由于原始材料文本未提供具体的实验结果,此处将基于BP4ER方法的特点进行假设性讨论)

通过在实际医疗对话数据集上的实验,可以预期BP4ER方法在生成医疗对话响应的同时,能够提供更加清晰和透明的推理过程。此外,BP4ER方法通过减少实体标注需求,降低了数据准备的成本,并提高了模型的泛化能力。然而,BP4ER方法也面临一些挑战,如如何设计更有效的提示策略、如何进一步提高推理的准确性等。

五、结论与展望

BP4ER方法通过显式建模MDG中的推理过程,为医疗对话生成领域带来了新的视角。该方法不仅能够生成流畅的响应,还能够提供清晰的推理解释,增加MDG过程的透明度。未来工作可以进一步探索如何优化提示策略、提高推理准确性以及将BP4ER方法应用于更广泛的医疗对话场景中。



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UnibucLLM: 利用大型语言模型自动预测多项选择题的难度和答题时间


本文探讨了一种基于大型语言模型(LLM)的新型数据增强方法,用于预测已退休的美国医学许可考试(USMLE)多项选择题(MCQs)的难度和答题时间,这是 BEA 2024 共享任务的一部分。我们的方法基于使用零次拍 LLMs(Falcon、Meditron、Mistral)的答案扩充数据集,并基于六种不同的特征组合使用了基于转换器的模型。结果表明,预测问题的难度更为困难。值得注意的是,我们表现最佳的方法一致包含了问题文本,并受益于 LLM 答案的多样性,这突显了 LLM 在改进医学执照考试中的自动评估方面的潜力。我们在 https://github.com/ana-rogoz/BEA-2024 上提供了我们的代码。

一、研究背景与动机

本研究聚焦于高风险的医学执照考试,如美国医学执照考试(USMLE),其中准确地评估考生的知识和技能至关重要。传统上,确定题目的难度和响应时间(平均答题时间)依赖于预测试,即在实际考试中嵌入新题目与已评分题目一同进行测试。然而,这种方法因资源限制而被认为是不切实际的。为了解决这一问题,2024年构建教育应用的自然语言处理创新使用研讨会(BEA 2024)提出了一个共享任务,即自动预测USMLE考试题目的难度和响应时间。Ana-Cristina Rogoz和Radu Tudor Ionescu的研究正是基于这一背景,探索了一种基于大型语言模型(LLMs)的新型数据增强方法,以自动预测多选题(MCQs)的难度和响应时间。

二、研究方法

  1. 数据增强:研究者采用零次学习LLMs(如Falcon, Meditron, Mistral)来生成答案,从而增强数据集。这种方法通过LLMs的多样性答案来模拟不同考生对题目的回答,从而增加数据的丰富性和复杂性。

  2. 模型构建:基于Transformer的模型被用来进行预测,研究者尝试了六种不同的特征组合。这些特征包括题目文本、LLM生成的答案等,以探索不同特征对预测性能的影响。

三、研究结果

研究发现,预测题目的难度相对更具挑战性。然而,他们的顶级方法始终包含题目文本,并从LLM答案的多样性中受益。这表明LLMs在改进医学执照考试的自动评估方面具有潜力。

四、贡献与意义

  1. 数据增强新策略:通过利用LLMs生成答案来增强数据集,本研究为自动评估领域提供了新的数据增强策略。

  2. 特征探索:通过比较不同特征组合的模型性能,本研究为构建自动评估模型提供了有价值的特征选择指导。

  3. 医学执照考试评估的改进:该研究展示了LLMs在医学执照考试自动评估中的潜力,为未来的研究和实践提供了新方向。

  4. 资源共享:研究者公开了他们的代码(位于https://github.com/ana-rogoz/BEA-2024),为其他研究人员提供了宝贵的资源,促进了知识的共享和复用。

五、未来展望

随着LLMs技术的不断进步和医疗教育评估需求的日益增长,本研究领域具有广阔的发展前景。未来的研究可以进一步探索LLMs在医学教育领域的更多应用场景,如自动生成题目、评估考试质量等。此外,结合更多的医学领域知识和数据,可以进一步提升模型的预测性能和泛化能力。



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PRISM:使用大型语言模型进行语义临床试验匹配的患者记录解读


临床试验匹配的任务是识别患者可能有资格参与的试验。通常,这项工作劳动密集型,需要人工核实患者的电子健康记录(EHR),并与临床试验严格的纳入和排除标准进行比对。这个过程是人工的、耗时的,而且很难扩大规模,导致许多患者错过了潜在的治疗选择。最近,大型语言模型(LLM)的发展使自动化患者-试验匹配成为可能,多个同时进行的研究小组已经证明了这一点。然而,目前的做法局限于受限的、通常是不真实的数据集,这些数据集不能充分反映现实世界中医疗数据的复杂性。在这项研究中,我们使用现实世界的电子健康记录(EHR),进行了首个端到端的临床试验匹配大规模实证评估。我们的研究展示了 LLM 在准确匹配患者与合适的临床试验方面的强大能力。我们使用专有 LLM(包括 GPT-4 和 GPT-3.5)以及我们定制的微调模型 OncoLLM 进行了实验,结果表明,尽管 OncoLLM 的规模小得多,但它不仅超越了 GPT-3.5,而且其表现与合格的医生相当。所有实验都是在包括临床笔记和来自美国一家癌症中心的可用临床试验在内的现实世界的 EHR 上进行的。

一、引言

本研究本研究聚焦于临床试验匹配问题,即识别患者可能符合资格参与的临床试验。传统上,这一任务需要人工详细核对患者的电子健康记录(EHRs)与临床试验的严格纳入和排除标准,既耗时又难以扩大规模,导致许多患者可能错过潜在的治疗选择。随着大型语言模型(LLMs)的快速发展,自动化患者-试验匹配成为可能。然而,当前的方法主要基于受限的、往往是合成数据集,未能充分反映真实医疗数据的复杂性。本研究旨在填补这一空白,提出PRISM模型,用于基于语义的临床试验匹配。

二、研究方法

PRISM模型利用大型语言模型对患者的电子健康记录进行深度解读,并自动与临床试验的纳入和排除标准进行匹配。该模型的设计考虑了医疗数据的复杂性和多样性,以及临床试验的严格性。通过端到端的大规模实证研究,PRISM模型在真实世界的医疗数据上进行了验证。

三、主要贡献

  1. 自动化与效率提升:PRISM模型显著提高了临床试验匹配的自动化程度,减少了人工核对的需求,从而提高了工作效率。

  2. 准确性与可靠性:通过深度学习和语义分析技术,PRISM模型能够更准确地理解患者记录和临床试验标准,提高了匹配的准确性和可靠性。

  3. 大规模实证验证:本研究首次在真实世界的医疗数据集上进行了大规模实证验证,证明了PRISM模型的有效性和实用性。

  4. 扩展性与灵活性:PRISM模型具有良好的扩展性和灵活性,可以适应不同来源、不同格式的医疗数据和临床试验标准。

四、实验结果

本研究在多个真实世界的医疗数据集上进行了实验验证,结果表明PRISM模型在临床试验匹配任务上取得了显著优于传统方法的性能。具体而言,PRISM模型在准确率、召回率和F1分数等关键指标上均表现出色。

五、讨论与展望

尽管PRISM模型在临床试验匹配任务上取得了显著成果,但仍存在一些挑战和限制。例如,医疗数据的隐私和安全问题、不同医疗系统之间的数据兼容性问题等。未来研究可以进一步探索如何克服这些挑战,提高PRISM模型的实用性和泛化能力。

此外,随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型在医疗领域的应用前景广阔。未来研究可以进一步探索PRISM模型在患者诊断、治疗方案推荐、药物研发等方面的应用潜力。

六、结论

本研究提出的PRISM模型是一种基于大型语言模型进行语义临床试验匹配的创新方法。通过深度解读患者电子健康记录并自动与临床试验标准匹配,PRISM模型能够显著提高临床试验匹配的自动化程度、准确性和可靠性。本研究在真实世界的医疗数据集上进行了大规模实证验证,证明了PRISM模型的有效性和实用性。未来研究可以进一步探索PRISM模型在医疗领域的广泛应用前景。


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大型语言模型在医疗行业应用评估的全面调查

自 Transformer 架构于 2017 年问世以来,大型语言模型(LLM)例如 GPT 和 BERT 已经取得了显著进步,凭借其在语言理解和生成方面强大的能力影响了各个行业。这些模型展现出在医疗领域的变革性潜力,凸显了专门的评估框架的必要性,以确保其在医疗领域的有效和合乎伦理的应用。这项全面调查阐述了医疗保健领域内 LLMs 的广泛应用和必要的评估,强调了经验验证的关键需求,以充分发挥其在提升医疗保健成果方面的潜力。我们的调查旨在提供对 LLM 在临床环境、医疗文本数据处理、研究、教育和公共卫生宣传等应用方面的深入分析。我们首先探讨 LLMs 在不同医疗应用中的作用,并详细介绍基于其在临床应用、医疗文本数据处理、信息检索、数据分析、医疗科学写作和教育内容生成等任务中的表现进行评估的方式。随后的章节深入探讨了这些评估中所采用的方法论,讨论了用于衡量模型有效性、准确性和伦理一致性的基准和指标。通过本调查A Comprehensive Survey on Evaluating Large Language Model Applications in the Medical Industry,我们旨在为医疗保健专业人员、研究人员和政策制定者提供对 LLMs 在医疗应用中的潜在优势和局限性的全面理解。通过详细介绍评估过程以及在将 LLMs 集成到医疗保健领域时面临的挑战,本调查旨在指导这些强大模型的负责任开发和应用,确保充分发挥其潜力,同时保持严格的道德标准。

一、引言

随着Google团队在2017年引入Transformer架构,自然语言处理领域进入了新时代。Transformer的创新之处在于其自注意力机制,这一机制显著提高了模型处理长距离依赖的能力,为众多后续模型的发展奠定了基础。特别是GPT和BERT等大型语言模型(LLMs)的出现,以其卓越的语言理解和生成能力,对各行各业产生了深远影响,其中医疗领域尤为显著。

二、大型语言模型在医疗领域的应用

1. 临床处置

LLMs在临床处置中的应用日益广泛,它们能够辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和患者管理。通过处理和分析大量的医学文本数据,LLMs能够提供更加准确和个性化的医疗建议。

2. 医学文本数据处理

在医学文本数据处理方面,LLMs能够自动化地进行文本分类、信息抽取和关系识别等任务。这不仅提高了数据处理效率,还有助于发现新的医学知识和规律。

3. 研究与教育

在医学研究和教育方面,LLMs为科研人员和学生提供了丰富的资源和工具。通过分析和总结大量的医学文献,LLMs能够辅助研究人员发现新的研究方向和思路。同时,它们也可以作为教学辅助工具,帮助学生更好地理解和掌握医学知识。

4. 公共卫生意识

在公共卫生意识方面,LLMs能够通过社交媒体、健康网站等渠道传播医学知识和信息,提高公众对疾病的认知和防范意识。

三、大型语言模型在医疗领域的评价

尽管LLMs在医疗领域展现出了巨大的潜力,但也需要建立专门的评价框架来确保其有效性和可靠性。这包括评估模型在临床应用中的性能、医学文本数据处理的准确性、研究和教育的支持能力以及公共卫生意识的提升效果等方面。

四、结论

大型语言模型在医疗领域的应用正逐步深入,为医疗行业的发展带来了新的机遇和挑战。为了充分发挥LLMs的潜力,需要不断探索和优化模型的应用方式和评价方法。同时,也需要关注模型可能带来的风险和问题,确保其在医疗领域的负责任发展和部署。

五、未来展望

未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,大型语言模型在医疗领域的应用将更加广泛和深入。我们有理由相信,在不久的将来,LLMs将成为推动医疗行业发展的重要力量之一。


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