簡介
大型語言模型編碼臨床知識時會發生什麼？在本文中，我們將探討 LLM 在醫學領域的理論應用、限制其使用的因素、LLM 編碼臨床知識的後果、當前開源的醫學 LLM，以及如何訓練自己的醫學 LLM。請繼續閱讀，探索 LLM 在醫學領域的潛力！
LLM 如何可能協助臨床任務？
增強數據解釋
大型語言模型（LLM）可透過提供先進的自然語言理解能力，大幅強化臨床任務。它們能解讀複雜的醫學文本（如電子健康紀錄（EHR）和放射學報告），提取有助於診斷和治療規劃的關鍵資訊。
自動化醫學編碼
LLM 可藉由從臨床敘述中準確辨識和分類患者病情與程序，簡化醫學編碼流程，從而減輕醫療專業人員的行政負擔。
臨床決策支援
透過分析大型數據集中的模式和趨勢，LLM 能提供基於證據的建議，協助臨床醫生做出明智決策。它們還能跟上最新的醫學研究，即時更新臨床指南。
藥物交互作用檢查
LLM 可經由訓練了解並預測潛在的藥物交互作用和禁忌症，透過分析患者用藥清單和醫學文獻，提升患者安全。
分診與症狀檢查
在遠距醫療和遠距照護環境中，LLM 可作為病患症狀的初步評估者，提供初步診斷，並引導病患至適當的照護層級。
限制通用 LLM 在醫學領域應用的原因有哪些？
專業知識需求
醫學語言具有高度的技術性和上下文依賴性。通用 LLM 可能缺乏對醫學術語和臨床概念的細緻理解，導致解讀不準確。
數據隱私與安全疑慮
臨床數據敏感且受嚴格法規保護。LLM 在醫療保健中的應用必須確保強健的數據加密，並遵守 HIPAA 等醫療保健特定法規。
錯誤資訊風險
在多樣化數據集上訓練的 LLM 可能不經意地產生錯誤資訊或過時的醫療建議，在臨床環境中可能造成嚴重後果。
缺乏可解釋性
在醫療應用中，了解模型決策背後的理由至關重要。通用 LLM 通常像「黑盒子」運作，使得在關乎生命的情境中難以解釋和信任其輸出。
倫理考量
LLM 在醫學中的使用引發了關於數據偏誤、演算法公平性以及對患者照護可能產生非預期後果的倫理問題。
計算資源密集性
訓練和部署大型 LLM 需要大量計算資源，這對所有醫療保健提供者（尤其是在資源受限的環境中）可能不可行。
持續監控與更新
醫學知識快速演變，需要持續監控和更新 LLM，以確保其知識庫保持最新。這需要專業團隊和可持續的模型更新流程。
法規核准與驗證
用於醫療保健的 LLM 必須經過嚴格驗證，並獲得監管機構的核准，以確保其符合醫療實務安全性和有效性的標準。
有可能訓練 LLM 成為好醫生嗎？
論文《Large Language Models Encode Clinical Knowledge》的作者很可能會回答：「前景可期，但情況複雜。」一如往常，如果你對以下學術討論不感興趣，可以直接接受這個結論並跳到下一節：該文章強調 LLM 在編碼醫學知識方面的潛力，以及為確保其在臨床環境中安全有效使用而必須克服的重大挑戰。
背景
- 大型語言模型（LLM）在各種任務上展現出令人印象深刻的表現，但其在安全至關重要的臨床環境中的效能尚未明確建立。
- 作者強調需要一個全面的基準來評估這些模型準確且安全地回答醫學問題的能力。
MultiMedQA 基準
- 研究人員引入了 MultiMedQA 基準，該基準結合了六個現有的醫學問答數據集和一個名為 HealthSearchQA 的新數據集，其中包含常見的線上搜尋醫學問題。
- 此基準旨在從多個面向評估模型，包括事實性、理解力、推理能力、潛在傷害和偏誤。
模型評估
- 作者在 MultiMedQA 基準上評估了一個 5400 億參數的 LLM（PaLM）及其指令微調變體 Flan-PaLM。
- 透過使用各種提示策略，Flan-PaLM 在多選題醫學數據集上達到了最先進的準確率，包括在 MedQA（包含 USMLE 風格題目）上提升了 17%。
人類評估框架
- 研究人員提出了一個人類評估框架，從多個維度評估模型答案，包括與科學共識的一致性、潛在傷害和偏誤存在情況。
- 臨床醫師小組評估了模型的表現，揭示了即使是高表現模型也存在關鍵差距。
指令提示微調
- 為了解決發現的差距，作者引入了「指令提示微調」方法，使用少量範例將 LLM 與醫學領域更緊密對齊。
- 由此產生的模型 Med-PaLM 表現出改善的性能和安全性，但仍未達到臨床醫師的標準。
關鍵發現
- 研究發現，模型規模和指令提示微調改善了理解力、知識回憶和推理能力。
- 雖然 LLM 顯示出在醫學中的應用潛力，但人類評估揭示了侷限性，強調需要穩健的評估框架和方法開發，以創建安全且有幫助的臨床應用 LLM。
侷限與未來工作
- 作者承認 MultiMedQA 雖然多樣化，但並非窮盡，計劃擴展以包含更多醫學和科學領域及多語言評估。
- 他們還概述了 LLM 需要基於權威醫學來源、檢測並傳達不確定性、以多種語言回應，以及更好地符合醫學安全要求。
- 改善人類評估方法，並考慮 LLM 在醫療保健中使用中的公平性和公正性，被強調為重要的未來研究方向。
是否有任何開源醫學 LLM 可供使用？
- Med_Gemini-[2D,3D,Polygenic]: 強化 Gemini 的多模態醫學功能
- BioBERT: 專為生物醫學文本探勘任務設計的生物醫學語言表徵模型
- BioMistral: 一個專為生物醫學領域量身打造的開源 LLM，以 Mistral 為基礎模型，並在 PubMed Central 上進一步預訓練
- MEDITRON-70B: 一套開源 LLM，具有 7B 和 70B 參數，適用於醫學領域
- PMC-LLaMA: 一個強大的、開源的語言模型，專為醫療應用設計
- MEDALPACA: 一個開源的醫學對話式 AI 模型與訓練數據集合
- BioMedLM-PubMedGPT: 一個 27 億參數的 GPT 風格自回歸模型，僅在 PubMed 摘要和全文文章上訓練
- Med-PaLM: Google Research 為醫學領域設計的大型語言模型
- PubMedBERT: 一個專為生物醫學自然語言處理任務預訓練的語言模型
我該如何訓練自己的醫學 LLM？
訓練一個熟練的醫學 LLM 需要一種協同方法，結合格基礎 LLM API 的優勢與專業領域知識以及嚴謹的數據科學實務。簡而言之，需要讓大型語言模型能夠編碼臨床知識。閱讀這些指引後，你將大致了解如果想要訓練自己的醫學 LLM，需要經歷哪些步驟。
步驟 1 利用現有 LLM API 進行原型設計
首先與成熟的 LLM API 互動，為你的醫學語言處理任務建立原型和基準。像 Novita AI 提供的 LLM API 可以存取在大型語料庫上預訓練的模型，並可透過進一步微調來適應專業領域。
在整合 API 之前，Novita AI 還允許你查看可用 LLM 的表現，以便決定哪些符合你對自訂醫學 LLM 的期望。
步驟 2 全面領域理解
徹底掌握醫學領域，包括精通臨床術語、診斷程序以及管理醫學數據的法規環境。這項專業知識對於策劃一個相關且豐富的數據集以訓練稱職的醫學 LLM 至關重要。
步驟 3 嚴謹的數據策劃與標註
獲取多樣化且具代表性的醫學文獻、去識別化的電子健康紀錄（EHR）和臨床敘述數據集。實施嚴格的數據前處理步驟，包括分詞、詞性標註和實體識別，以結構化數據供模型訓練。標註應由領域專家執行，確保數據集為監督式學習任務準確標記。
步驟 4 在醫學數據集上進行自訂預訓練
以 LLM API 提供的基本架構為起點，接著進行領域特定的預訓練階段，透過進一步在策劃的醫學數據集上條件化模型。此過程稱為領域自適應預訓練（DAPT），有助於模型獲取醫學術語和臨床推理技能。
步驟 5 使用專業數據進行微調
利用 LLM API 的微調功能，使模型適應特定的醫學任務，如診斷預測、治療建議或從放射學報告中提取資訊。使用任務特定數據集進行微調，可增強模型提供準確且與上下文相關回應的能力。
步驟 6 模型評估與超參數最佳化
實施一系列定量評估，包括精確率、召回率、F1 分數和接收者操作特徵（ROC）分析，以評估模型表現。使用網格搜尋或貝氏最佳化等技術進行超參數最佳化，以提升模型的預測準確性和泛化能力。
步驟 7 持續模型改善與知識更新
建立持續學習和模型更新的協議，以納入最新的醫學見解和研究發現。這可確保模型的知識庫保持最新且相關，適應不斷演變的醫學環境。
步驟 8 解決倫理與合規問題
確保訓練過程符合道德標準，並遵守醫療保健法規，如《健康保險流通與責任法案》（HIPAA）。實施強健的數據保護措施，並在模型決策中保持透明，以維護患者隱私和信任。
結論
在我們結束對 LLM 在臨床任務中的探討時，很明顯，這項技術雖然擁有巨大前景，但並非沒有挑戰。這篇部落格揭示了 LLM 在各種醫療任務中的創新應用方式，從自動化醫學編碼到分診和症狀檢查。然而，將這些模型整合到臨床實務中的道路充滿障礙，例如專業知識需求、數據隱私疑慮，以及持續監控和法規核准的需求。
充分發揮大型語言模型（LLM）在醫學領域的潛力是一項協作努力，需要匯集集體智慧和專業知識。無論你選擇深入研究現有的醫學 LLM 框架，還是開始打造符合自己需求的客製化模型，這段旅程既令人興奮又充滿回報。擁抱集體智能的協同效應，探索 LLM 在醫療保健中的變革能力。
Novita AI 是一個一站式平台，為無限創意提供 100 多種 API。從影像生成、語言處理到音訊增強和影片操作，價格便宜、按用量計費，讓你在建立自己的產品時免於 GPU 維護的麻煩。立即免費試用。
