医学における大規模言語モデルおよびマルチモーダル大規模言語モデルの包括的調査

ChatGPTおよびGPT-4のリリース以来、大規模言語モデル（LLMs）およびマルチモーダル大規模言語モデル（MLLMs）は、理解、推論、生成における強力かつ一般的な能力から注目を集めており、人工知能と医学の統合に新たなパラダイムを提供しています。本調査は、LLMsおよびMLLMsの開発背景と原則を包括的に概観し、それらの応用シナリオ、課題、将来の方向性を探ります。具体的には、本調査はパラダイムシフトに焦点を当て、従来のモデルからLLMsおよびMLLMsへの進化を辿り、詳細な基礎知識を提供するためのモデル構造を要約します。その後、本調査はLLMsおよびMLLMsの構築、評価、使用に至る全プロセスを明確な論理で詳述します。続いて、ヘルスケアにおけるLLMsおよびMLLMsの重要な価値を強調するために、医療における6つの有望な応用を調査し要約します。最後に、本調査は医療LLMsおよびMLLMsが直面する課題を議論し、人工知能と医学の次の統合のための実行可能なアプローチと方向性を提案します。したがって、本調査は研究者に対して、LLMsおよびMLLMsの背景、原則、臨床応用の観点から貴重かつ包括的な参考ガイドを提供することを目的としています。