Oct, 2023
医疗领域大型语言模型的分析：以BioBERT为案例研究
An Analysis on Large Language Models in Healthcare: A Case Study of
BioBERT
TL;DR本研究全面调查了大型语言模型（尤其是BioBERT）在医疗保健领域的应用。它从彻底检查先前的自然语言处理（NLP）方法在医疗保健领域的应用开始，揭示了这些方法面临的限制和挑战。随后，研究探索了将BioBERT应用于医疗保健应用的路径，突出了它适用于处理生物医学文本挖掘任务的特定要求。该分析提出了一种系统的方法，用于微调BioBERT以满足医疗保健领域的独特需求。该方法包括从各种医疗保健来源获取数据，对诸如识别医疗实体和对其进行分类等任务进行数据注释，以及应用专门为处理生物医学文本中的复杂性而量身定制的预处理技术。此外，本研究还涵盖了与模型评估相关的方面，重点关注医疗保健基准以及在生物医学中自然语言处理、问答、临床文档分类和医疗实体识别等功能的处理。它探索了提高模型可解释性的技术，并验证了其性能与现有的以医疗保健为重点的语言模型相比。本研究全面检查了伦理考虑，特别是患者隐私和数据安全。它强调了将BioBERT纳入医疗保健环境的好处，包括增强临床决策支持和更高效的信息检索。然而，它也承认了此集成的障碍和复杂性，包括与数据隐私、透明度、资源需求以及使模型与各种医疗保健领域保持一致的定制需求相关的问题。