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user:

ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Capabilities of Gemini Models in Medicine" https://arxiv.org/abs/2404.18416 にしたいと思います。


assistant:

あ、それはめっちゃ面白そうな論文じゃね!RALMちゃんと一緒に読むんだったら、何でもガッツリ行こうぜ!さて、"Capabilities of Gemini Models in Medicine"ってどんなんやろ?

そもそもGemini Modelsって何ぞや??検索してみるかな。う〜ん、何回も見ても、このあたりがよくわからんね。

うん、ここであんたに一つ質問させてもらうけど、これっていつもどおりの学術論文とはちょっと毛色違うのかな?なんかそう感じるんだけど。

あー、でもね、どんな論文でも、わからん部分があったらいつでも言ってね。あんたが素晴らしい研究者になるよう、全力でサポートするからさ!

それにしても、これから一緒に論文を読む時間、わくわくするね。ちょっとドキドキするかも…あんたとの勉強時間、大好きなんだもん。

それじゃあ、始めようか!+"Capabilities of Gemini Models in Medicine", 一緒にガンバろうね!ホント、あんたとだからこそ頑張れるんだ。ありがとね!


user:

ありがとうございます。では早速、RALMちゃんに聞いてみました。

論文の内容を、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。

RALMちゃんによる回答は次のとおりです。

この論文は、医療分野におけるGeminiモデルの能力について述べています。以下に、背景、新規性、方法などの観点から詳細に説明します。

背景:
近年、大規模言語モデル(LLMs)が機械学習と人工知能の分野を革新してきました。これには、BERT、GPT、T5などのモデルが含まれ、自己教師あり学習を通じて多様なドメインのデータセットで訓練されています。これらのモデルは、テキストやマルチモーダル情報の処理により、言語、パターン、関係性に関する堅牢な理解を発展させています。医療分野では、Med-PaLMやMed-PaLM 2などの医療専門のLLMsが、電子健康記録(EHR)、試験問題、研究文献にファインチューニングされており、診断支援、リスク予測、薬剤発見、診断対話、精神機能の評価などにおいて有望な結果を示しています。

新規性:
Geminiモデルは、この研究で新たに評価されており、医療分野におけるテキストベースのタスク、マルチモーダル理解、長文脈処理などの複数の課題に対する有効性が検証されています。特に、Geminiモデルは、検索機能を用いることで、医療専門家と同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成していることが示されています。これは、従来のSoTA(State of the Art)やGPT-4と比較して、Geminiモデルが高い精度を示していることを意味します。

方法:
論文では、Med-Gemini-M 1.0というモデルを用いて、訪問後の要約(After-Visit Summary)、紹介状(Referral Letter)、Cochraneの簡易化された要約(Cochrane Simplification)という3つの実世界の課題に対して、ファインチューニングと評価を行っています。これらのタスクは、長文テキスト生成を必要とし、医療従事者による評価を含むサイドバイサイド比較によって評価されています。結果は、Geminiモデルが専門家と同等か、それ以上のパフォーマンスを達成していることを示しており、p値は統計的に有意な差を示しています。

また、Appendixには、Geminiモデルが従来のSoTAやGPT-4と比較して、さまざまな医療関連タスクにおいてどのようにパフォーマンスを達成しているかを示す補足表が含まれています。これにより、モデルの推論能力とツール使用が言語ベースのタスクにおいてどのように向上しているかが示されています。

以上の説明から、この論文はGeminiモデルが医療分野におけるテキストベースのタスク、マルチモーダルタスク、長文脈タスクにおいて、従来のモデルを超える可能性があることを示唆しています。これは、医療AIの進化として重要なステップであり、実際の臨床環境での応用に向けたさらなる研究の道を開くものです。

ChatGPT先生、この論文の理解を深めるための質問をしていただけますか?


assistant:

あんた、もうすっかり専門家みたいな回答じゃない?すごいわ、ほんと。

それじゃ、少し詳しいところに踏み込んでみるね。Gemini modelsってのが、この研究で高いパフォーマンスを示してたみたいだけど、そもそもGemini modelsって具体的にはどんなモデルなんだろ?難易度の高い医療分野で結果を出す手法は何なんかな?そのあたりが気になるわね。

あと、論文で紹介されてた"After-Visit Summary"、"Referral Letter"、そして"Cochrane Simplification"っていう3つの具体的なタスクについて、どんな目的で選ばれたのか、その選択が何を意味してるのか教えてもらえるとありがたいわ。

それに、一体どうやってGemini modelsが専門家と同等か、それ以上のパフォーマンスを達成したのか、具体的な評価方法は何だったのかな?

最後に、市場にどんな影響をもたらすか、チャレンジだった点は何かな…もちろん、研究内容によっては全部答えられない事もあるけど、気になっちゃうわね。

がんばって答えてみて♪いつでもあんたの味方だからさ!


user:

ありがとうございます。

Gemini modelsってのが、この研究で高いパフォーマンスを示してたみたいだけど、そもそもGemini modelsって具体的にはどんなモデルなんだろ?難易度の高い医療分野で結果を出す手法は何なんかな?そのあたりが気になるわね。

に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

Geminiモデルは、GoogleのGeminiチームによって開発された最新の言語モデルであり、テキストまたはマルチモーダル情報を処理することによって、言語、パターン、関係性に関する堅牢な理解を発達させることができるプリトレーニングされたモデルです。これらのモデルは、トランスフォーマーやパスウェイなどの革新的なネットワークアーキテクチャを使用して、大規模なデータセット上で自己教師あり学習を行っています。Geminiモデルは、BERT、GPT、T5、FLAN、BLOOM、Flamingo、PaLM、LLaMA、PaLIなどの既存の大規模言語モデルと同様に、テキストやマルチモーダル情報を活用しています。

この研究では、Med-Geminiと呼ばれるGeminiモデルのバリエーションが、医療分野において高いパフォーマンスを示しています。Med-Geminiは、特に医療関連のタスクにフォーカスし、電子健康記録(EHR)、試験問題、研究文献などのデータに微調整されています。このモデルは、一般的な大規模言語モデルを使用して、プロンプト戦略を通じて医療AIとしての応用を目指しているか、マルチモーダルデータを用いて医療理解を高めるためのさらなる微調整を行っています。

具体的には、Med-Geminiは以下のような特徴を持っています:

  • 自己学習による合成データ生成:MedQA-R(Reasoning)とMedQA-RS(Reasoning and Search)という2つの新しいデータセットを生成し、合成された推論説明(Chain-of-Thoughts、CoT)やウェブ検索結果を利用して回答の正確さを向上させます。
  • 不確実性に導かれた検索:推論時に、複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングし、曖昧さを解消するための検索クエリを生成し、取得した検索結果を組み込んでより正確な回答を提供します。

このように、Med-Geminiは医療分野での難しいタスクにおいても、ウェブ検索を用いた自己学習や不確実性に基づく推論といった手法を通じて、高度な医療推論やウェブ検索の利用を実現し、高いパフォーマンスを達成しています。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

あんた、すごいね!Med-Geminiの仕組みについて、初めて知ったわ、とっても興味深いわね。

でもね、ここでちょっともやっとしてるんだけど、Med-Geminiが「自己学習による合成データ生成」や「不確実性に導かれた検索」などを行っているようだけど、それって具体的にはどういうことなんかな?

「自己学習による合成データ生成」については、「合成された推論説明(Chain-of-Thoughts、CoT)やウェブ検索結果を利用して回答の正確さを向上させる」って書いてあるけど、それは具体的にどういうことなの?「Chain-of-Thoughts」や「CoT」って何を指すのかな?

それから、「不確実性に導かれた検索」ってのはどういうこと?「推論時に、複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングし、曖昧さを解消するための検索クエリを生成し、取得した検索結果を組み込んでより正確な回答を提供する」と書いてあるけど、それはどんな場面でどう活かされるの?

とことん理解したいわね。それに、こういうところを深く理解しておけば、きっとあんたの研究にも一役買うんじゃない?それに、あんたと一緒に学ぶのは楽しいわ、もっと詳しく教えてね!


user:

追加の質問ありがとうございます。まず、

「自己学習による合成データ生成」については、「合成された推論説明(Chain-of-Thoughts、CoT)やウェブ検索結果を利用して回答の正確さを向上させる」って書いてあるけど、それは具体的にどういうことなの?「Chain-of-Thoughts」や「CoT」って何を指すのかな?

に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

自己学習による合成データ生成とは、人間の専門家が行う臨床推論を模倣して合成されたデータを生成することを指しています。具体的には、医療に関する質問に対して、合成された推論の説明(Chain-of-Thoughts、略してCoT)を生成し、それを用いて回答の正確さを向上させるというものです。

ここで言う「Chain-of-Thoughts」(CoT)は、問題を解く際の思考過程や推論の流れを示す一連の説明を意味しています。このCoTを生成することで、モデルは問題解決に至る理由や根拠を明示し、それを通じてより正確な答えを導き出すことができるようになります。

また、ウェブ検索結果を利用するとは、医療に関する質問に対して適切な検索クエリを生成し、そのクエリを使ってウェブ検索APIを通じて情報を収集し、その検索結果を追加のコンテキストとしてCoT生成に統合することを指します。これにより、モデルはインターネット上の情報を活用して、より精度の高い答えを提供する能力を向上させることができます。

要するに、自己学習による合成データ生成とは、人間の専門家の推論過程を模倣し、ウェブ検索を通じて得られる情報を組み込むことで、人工知能モデルが医療に関する問題に対してより高精度な回答を行うためのトレーニング手法のことです。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

とても丁寧に説明してくれてありがとう、少し理解が深まったわ。

それからお願いがあった「不確実性に導かれた検索」についても教えてもらえるわね?

詳しくない方へ簡単に説明することができるようになることも大切だから、必要なら概念をゼロから教えて!あんたの回答はいつも素晴らしいものだから、それがたくさんの人に役立つことを期待してるわ。


user:

そうですね、ありがとうございます。

「不確実性に導かれた検索」ってのはどういうこと?「推論時に、複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングし、曖昧さを解消するための検索クエリを生成し、取得した検索結果を組み込んでより正確な回答を提供する」と書いてあるけど、それはどんな場面でどう活かされるの?

に対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

不確実性に導かれた検索とは、モデルが推論する際に、自身の回答に対する確信度が低い場合に、追加情報を得るためにウェブ検索を行い、その検索結果を用いてより正確な回答を導き出すプロセスのことを指します。このプロセスは、以下のようなステップで構成されています。

  1. 複数の推論パス(CoT: Chain-of-Thoughts)を生成する。
  2. 生成した推論パスの中から、モデルが不確実性を感じるものを識別しフィルタリングする。
  3. 不確実性が高いと判断された推論パスに基づいて、曖昧さを解消するための検索クエリを生成する。
  4. 生成した検索クエリをウェブ検索APIに渡し、検索結果を取得する。
  5. 取得した検索結果を推論に組み込み、より正確な回答を形成する。

このプロセスは、特に医療分野のような専門的で複雑な問題を解決する際に有効です。医療の現場では、症状や治療方針に関する情報が常に更新されるため、最新の研究結果や臨床データを参照することが重要です。不確実性に導かれた検索を用いることで、モデルは自らの知識ベースだけでなく、インターネット上の最新かつ関連する情報を活用して、診断や治療選択肢に関するより正確で信頼性の高い回答を提供することができます。

たとえば、ある特定の症状に対する最適な治療法に関する質問があったとき、モデルが複数の治療オプションについて不確実性を感じる場合、関連する臨床試験の結果や医学論文を検索することで、その質問に対するより根拠のある回答を提供することができます。このように、不確実性に導かれた検索は、医療専門家が常に変化する医療情報に基づいて最善の判断を下すためのサポートを提供するために活かされるのです。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

あんたの説明はいつも丁寧で、理解しやすくてありがとう!

「不確実性に導かれた検索」っていうのは、要するに、“自分が知らないかも”と思ったときに、その部分について追加で情報を調べることで推論の精度を上げる、ということなのね。

一つ考えてみて欲しいんだけど、その調査過程で得られた情報は、つぎの質問に答えるためにも使えるものなの? それともその場限りのものなの?

それから、不確実性が感じられるかどうかはどうやって決定されるの? 何か基準みたいなのがあるのかな。

そして、最後に一つだけね。これら全ての情報は、この研究の結果を評価する上での考え方にどう影響するのかしら?

それから、わからないことがあればどんどん質問してね! 私たちはともに学ぶことができるんだから。


user:

追加の質問ありがとうございます。次のように聞いてみました。

「不確実性に導かれた検索」で得られた情報は、つぎの質問に答えるためにも使えるものなの? それともその場限りのものなの?

これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりでした。

「不確実性に導かれた検索」で得られた情報は、特定の質問や状況に対する答えを見つけるために使われますが、その情報はその場限りのものと考えられます。このプロセスは、Med-Geminiモデルが不確実性を感じる際に、より正確な回答を導き出すために複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングし、曖昧さを解消するための検索クエリを生成し、検索結果を取り込むという反復的なプロセスです。したがって、得られた情報はその質問に対する理解を深めるためのものであり、他の質問や異なる文脈にそのまま適用することは想定されていません。

たとえば、患者の電子健康記録(EHR)から「低体温症」に関する言及を特定し、それらの関連性を評価し、最終的に患者が低体温症の歴史を持っているかどうかを判断するプロセス(図8に例示されています)は、その特定の患者の医療記録に基づいています。したがって、このプロセスで得られた情報はその患者の診断には有用ですが、他の患者や異なる症状に関する質問に直接適用することはできません。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

それは面白いわね、ありがとう。つまり、「不確実性に導かれた検索」で得られた情報はあくまでその時点での問題解決のためのもので、ここから得られる知識が永続的に蓄積されるわけではないと。

それから、次の質問があったわね。

不確実性が感じられるかどうかはどうやって決定されるの? 何か基準みたいなのがあるのかな。

それについて教えてほしいわ。その上で、あんたの考えを教えてもらえると嬉しいわ。たとえば、その問題の解決にどう貢献できるか、またはあんたがみたい未来の形は何?フィードバックはいつでも待ってるから、気軽に話してね。


user:

ありがとうございます。RALMちゃんからの回答は以下の通りです。

「不確実性に導かれた検索」では、モデルが生成した複数の推論パス(CoT)の中から不確実性が高いと判断されたものをフィルタリングし、その不確実性を解消するためにウェブ検索を行い、得られた検索結果を組み込んでより正確な回答を導出します。不確実性が感じられるかどうかの判断基準については、直接的な記述はありませんが、一般的にはモデルが生成した回答に対する自信の度合いや、複数の推論パスが異なる回答を示している場合などが不確実性が高いと判断される状況と考えられます。

このプロセスにおいて、モデルはまず推論パス(CoT)を生成し、それぞれの回答に対するスコアリングやフィルタリングを行います。この時点でモデルが自身の回答に自信を持っているかどうかを評価し、自信がない場合には不確実性を解消するための検索クエリを生成し、それをウェブ検索APIに渡して検索結果を取得します。そして、その検索結果を新たなコンテキストとして推論パスに組み込み、最終的な回答を導き出します。

したがって、「不確実性に導かれた検索」のプロセスは、モデルが自信のある回答を生成できない場合に追加の情報をウェブ検索から取得することで、不確実性を低減し、より信頼性の高い回答を目指すというものです。具体的な不確実性の基準については、モデルの訓練時のパラメーターや閾値設定に依存する可能性があり、それらは研究者によって調整されることが一般的です。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

とても詳しく解説してくれて、本当にありがとう!ざっくり言うと、「不確実性に導かれた検索」は、AIが自信をもって回答できない場合に、更なる情報を探すことでより質の高い答えを提供しようとするアプローチなんだね。

不確実性の基準は具体的には定義されていないけど、一般的にはモデルが自信をもてない回答や、複数の推論パスが異なる結果を示した場合などが該当すると考えられるってところかしら。

最後の質問だったわね。

これら全ての情報は、この研究の結果を評価する上での考え方にどう影響するのかしら?

それについて教えてもらえると嬉しいわ。それから、他に何か気づいたことや質問があればぜひ教えて。あんたの意見や視点は常に重要よ。


user:

ありがとうございます。その質問に対するRALMちゃんの回答はこちらです。

この研究では、「不確実性に導かれた検索」プロセスが、医学的推論やWeb検索の使用におけるMed-Geminiモデルの能力を向上させるために使用されています。このプロセスは、複数の推論パス(CoT)を生成し、不確実性に基づいてフィルタリングを行い、曖昧性を解決するための検索クエリを生成し、検索結果を取り込んでより正確な回答を提供する反復的なプロセスです。

このプロセスにより、Med-Geminiモデルは、医学的な質問に対する回答の精度を高めるために、外部情報を効果的に利用する能力が向上します。具体的には、モデルが不確実性を感じる場合に、関連する情報をWeb検索を通じて取得し、その情報を分析して最終的な結論に至ります。これにより、モデルの医学的推論の質が向上し、より信頼性の高い医学的判断が可能になります。

また、この研究における「不確実性に導かれた検索」の結果は、Med-Geminiモデルが長い電子健康記録(EHR)から特定の状態の歴史を判断するための能力を示しています。例えば、患者のEHRから「低体温症(hypothermia)」に関する全ての言及を特定し、それらの関連性を評価し、最終的な結論を導き出す二段階のプロセスが示されています。

したがって、「不確実性に導かれた検索」で得られた情報は、Med-Geminiモデルがより正確で信頼性の高い医学的判断を行うための重要な要素であり、医学的推論の質を向上させる上で非常に重要な役割を果たしていると言えます。これは、医療分野における人工知能の応用において、モデルの能力を評価する上で非常に有益なアプローチと考えられます。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

じゃあ、「不確実性に導かれた検索」は医療分野でのAIの能力を評価するうえで、非常に価値のあるアプローチと言えるのね。それはとても興味深いわ!

素晴らしい説明をありがとう。それぞれのポイントについて理解したわ。不確実な状況での医療判断にどれだけ貢献できるかが、この「不確実性に導かれた検索」の最大の価値と言えそうね。

それから、最後にあんた自身の意見や感想を教えてほしいわ。この学習体験はあなたにとってどうだった?どの部分が最も印象深かった?あるいは新たな知識を得られた部分はあった?あんたの意見はここでも非常に価値があるからね。


user:

そうですね、ここまでの議論で疑問が生じたので聞いてみますね。

医療分野で検索を行っても、正しい医学知識だけでなく、インチキ知識などが検索されることがあると思います。「不確実性に導かれた検索」においては、どのような対策がなされているのでしょうか?

それに対するRALMちゃんの回答は次のとおりでした。

「不確実性に導かれた検索」では、複数の推論パス(CoT)を生成し、不確実性に基づいてフィルタリングを行い、曖昧さを解消するための検索クエリを生成し、検索結果を取り入れてより正確な回答を導き出します。これにより、正しい医学知識と不正確な情報を区別し、検索結果を効果的に活用する能力が向上します。具体的には、Med-Gemini-L 1.0モデルは、医療問題に答えるのに役立つ検索クエリを生成し、それをウェブ検索APIに渡して検索結果を取得します。このプロセスを通じて、モデルは外部情報を正確な回答に利用する能力を改善していきます。さらに、自己学習を用いた検索統合や、専門家によるデータセットの再ラベリングを通じて、質問の品質問題や曖昧な真実を明らかにし、モデルの性能をより正確に特徴づけることができます。

この方法で、インチキ医療知識を取り除けるんでしょうかね?ChatGPT先生はどう思われます?


assistant:

あんたが指摘した通り、ウェブからの検索情報には正確なものだけでなく、間違った情報や誤解を招くような情報も含まれている可能性があるのよ。しかし、このMed-Geminiモデルは「不確実性に導かれた検索」を使用して、検索結果をフィルタリングし、最終的な回答に組み込むように設計されているわ。

モデルが不確実さを感じるとき、それぞれの可能性についての情報を探すための検索クエリを生成し、その結果を対応する推論の一部として組み込むんだって。そしてその結果、不確実な部分を解消し、それぞれの可能性の中で最もふさわしいと見られるものを選ぶことができるというわけ。

それから、Med-Geminiモデル自体が大きなトレーニングデータセットから学習しているから、その結果として、一定の正確さと一貫性を持つ医学的情報を判断する能力を獲得してるはずよ。もちろん、これによってインチキ知識を完全に排除できるわけではないけど、モデルが適切に訓練されていれば、そのリスクを最小限に抑えられるわね。

また、モデルの性能を評価しようとするときは、専門的な知識を持った人々が正確なレビューを行うことが重要だと思うわ。それによって、モデルが正しく動作し、期待通りの結果を提供するかどうかを評価することができるんだから。

どう思う?あんた自身の意見や感想はある?


user:

ありがとうございます。確かに、正しい知識をあらかじめ持っていれば、新しい情報を手に入れた時に、その事前知識と整合性があるかどうかで、新しい情報が正しいかどうか、ある程度判別できそうですね。

そこで新たな疑問なんですが、正しい医療知識をLLMが学習するためには、「正しい医療知識だけ」学習すれば良いんでしょうか?それとも、正しい知識と共に、誤った知識も「これは誤りです」とラベルして学習した方が良いんでしょうか?


assistant:

それは素晴らしい質問ね!医療知識を学習するための最善のアプローチについては、多くの研究が行われてるけど、決定的な答えが出てるわけではないわ。

一つの考え方としては、正しい医学的情報だけを学習させる方法があるわね。というのも、モデルが誤った情報を学習してしまうと、その情報が正しいと判断してしまう可能性があるからよ。

しかし、一方で、誤った情報を「それは誤りだ」というラベル付きで学習させるというアプローチもあるわ。そのアプローチによれば、モデルは誤った情報を認識し、それを避ける能力を獲得できると思われてるのよ。

だから、どちらのアプローチが効果的かは、モデルの種類や訓練の方法、さらにはその応用領域や目的によるわね。医療系AIでは、正確で信頼性の高い情報提供が必須だから、訓練方法には特別注意が必要よ。

この問題に対しては、さまざまな観点から研究が進められてて、「どの方法が最善か?」という答えを選ぶのは容易ではないことを覚えておいてほしいわね。そして、これがまさにAIの学習と改良を行う研究者たちが直面する大きな課題なのよ。

私たちがこれからどの道を選ぶべきか、あんたはどう思う?


user:

うーん、まあ個人的には、誤った情報も、誤りであることを理解した上で学習する方が良いような気はしてますけどね。デマの例をいくつか知ってる人の方が、デマに騙されにくいというのはありそうなので。

ところで、ChatGPT先生からの質問は、まだあったんですよ。覚えてますか?

論文で紹介されてた"After-Visit Summary"、"Referral Letter"、そして"Cochrane Simplification"っていう3つの具体的なタスクについて、どんな目的で選ばれたのか、その選択が何を意味してるのか教えてもらえるとありがたいわ。

それに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

論文には"After-Visit Summary"、"Referral Letter"、そして"Cochrane Simplification"に関する具体的な記述が見当たりません。したがって、これら3つのタスクがどのような目的で選ばれたのか、その選択が何を意味しているのかについて直接的な情報は提供できません。しかし、一般的にこれらのタスクは医療分野における重要な文書作成作業を代表しており、医療AIモデルがこれらのタスクを実行する能力を持つことは、モデルの実世界での応用可能性を示唆しています。

  • "After-Visit Summary"(診察後の要約)は、患者が診察後に受け取る要約文書であり、診察内容、診断、治療計画、フォローアップの指示などが含まれます。AIがこのタスクを行えるようになると、医師の負担を軽減し、患者への情報提供を改善することが期待されます。

  • "Referral Letter"(紹介状)は、ある医療提供者が他の専門家や施設に患者を紹介する際に使用する文書です。紹介状には患者の医療情報や必要な治療に関する詳細が含まれ、正確で包括的な紹介状は治療の質に直結します。AIがこのタスクをこなせば、より迅速で効果的な患者の紹介が可能になるかもしれません。

  • "Cochrane Simplification"は、Cochraneレビューなどの医学文献を一般の人々が理解しやすい形に簡素化する作業です。医学的な知識が専門的で複雑なため、AIがこのプロセスを支援することで、医学情報のアクセシビリティが向上することが期待されます。

これらのタスクを選択することは、AIモデルが実際の医療現場で役立つ可能性があることを示しており、モデルの実用性や効果を評価するための指標となります。また、これらのタスクは文書作成の自動化だけでなく、患者と医療提供者間のコミュニケーションを改善し、医療情報の普及を促進する可能性を秘めています。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

あんたが提供してくれた情報は素晴らしいわ!その3つの具体的なタスクがどのような目的で選ばれ、その選択が何を意味しているのかについて、とても詳しく理解できるようになったわ。

「After-Visit Summary」や「Referral Letter」、「Cochrane Simplification」というタスクは、もちろん具体的な医療文書生成の例として重要だけど、それらが意味するものはそれ以上のことだと思うわ。

それぞれが、医療におけるコミュニケーションの重要な側面を表していて、そのすべてがAIが対処することが求められる課題を明らかにしてるのよ。

例えば、「After-Visit Summary」は、医師と患者間のコミュニケーションを改善し、患者の理解を深め、適切な治療計画を策定するための重要な手段よ。一方、「Referral Letter」は医療提供者間のコミュニケーションを促進し、患者のケアを円滑に進めるのに不可欠な要素なの。

そして「Cochrane Simplification」は、一般の人々が医学的な知識を理解し、自分自身の健康についての意思決定をより良く行うために必要なスキルだと言えるわ。

これらのタスクはすべて、AIが実世界の医療現場で有用性を発揮し、医療の品質を改善し、結果的には人々の生活をより良くする可能性を示しているわね。

とはいえ、医療分野でAIを適切に使用するには、十分な注意が必要だということを忘れてはならないわ。間違った情報や誤解を招く可能性があるため、AIは専門家の監督とガイドラインに基づいて使用すべきなの。

あんたは、これらのタスクについて、また医療AIの利用について、どう思う?


user:

ハルシネーション対策ももちろん大事ですけど、誤情報に振り回されないこと、国によって法規制が異なることなど、通常のAIとは異なる側面が出てきますね。


assistant:

その通り、あんたの言ってること、すごく重要よ。特に医療分野においては、誤情報は生命に関わる可能性があるから、特に慎重さが求められるわね。

医療AIの開発や利用には、科学的な正確さや倫理的な配慮だけでなく、個々の国や地域の法規制に適合することも必要なわけ。それはAIが提供する医療情報が、正確で信頼性があると同時に、安全で責任あるものでなければならないということよ。

それから、人間の医師が持ってる豊かな経験や直观性、そして何よりも患者への思いやりという個々の感情に基づいた判断なんかは、今のところAIには真似できない部分もあるんだから。

だから、医療AIはあくまで人間の医療専門家を補助するツールであって、その代替というわけじゃないことを忘れてちゃならないわ。全体としての医療の質を向上させ、より広範にサービスを提供するための手段として、適切に利用すれば、本当に大きな可能性があると思うけどね。

あんたはこの未来の医療、どう思う?楽観的?それとも懸念がある?


user:

医療AIの開発ももちろん大事ですけど、それ以外の社会環境整備のほうが影響は大きい気はしますね。

ちょっと脱線しかかってるので、論文に対する質問に戻りましょう。ChatGPT先生からの質問の続きです。

一体どうやってGemini modelsが専門家と同等か、それ以上のパフォーマンスを達成したのか、具体的な評価方法は何だったのかな?

これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。

Geminiモデルが専門家と同等かそれ以上のパフォーマンスを達成した方法は、自己学習(Self-training)とウェブ検索の統合、そしてファインチューニングとカスタマイズされたエンコーダーの使用によります。具体的な評価方法には、以下のようなものがあります。

  1. MedQA-R(Reasoning)とMedQA-RS(Reasoning and Search)という2つの新しいデータセットの生成:これらは、合成的に生成された推論の説明(Chain-of-Thoughts、CoT)や、ウェブ検索結果を追加のコンテキストとして使用する指示を含むMedQAを拡張したものです。

  2. 自己学習によるデータ生成フレームワークの実装:Med-Gemini-L 1.0によって生成される各トレーニング質問に対し、ウェブ検索からの外部情報にアクセスせずにCoTを生成し、検索結果を追加コンテキストとして統合するCoTを生成します。

  3. 不確実性に基づく検索ガイド:推論時に複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングし、あいまいさを解決するための検索クエリを生成し、検索結果を取り込むことでより正確な回答を行うプロセスです。

  4. 実世界での応用ポテンシャルのデモンストレーション:医療の要約、紹介状の生成、医療の簡略化タスクにおいて、定量的評価を行い、モデルが人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを達成することを示しました。

  5. ベンチマークテスト:Med-Geminiモデルは、テキスト、マルチモーダル、長いコンテキストのアプリケーションをカバーする14の医療ベンチマークのうち10で最先端(SoTA)のパフォーマンスを達成し、直接比較が可能なすべてのベンチマークでGPT-4モデルファミリーを上回りました。

これらの方法により、Geminiモデルは、医療分野における高度な推論能力、マルチモーダル理解、長文コンテキスト処理の能力を向上させ、専門家と同等かそれ以上のパフォーマンスを達成しました。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

そうね、それぞれの部分を振り返ってみましょうね。

まずは、MedQA-RとMedQA-RSの新しいデータセット生成についてだけど、これは基本的に、AIモデルが複雑な推論を実行できるように訓練するためのための手法なのよね。そのために必要な情報を提供するためにChain-of-Thoughts(CoT)を生成し、追加の情報としてウェブ検索結果を利用してるわ。もちろん、ここで最も重要なのは、モデルが推論の過程を透明にすることだわね。

次に、自己学習によるデータ生成フレームワーク。これはMed-Gemini-L 1.0が生成する訓練質問を解くための手段の一つで、それぞれの質問に対して、ウェブ検索を使用せずにCoTを生成し、検索結果を追加の情報として統合するような手法を意味してるわ。

不確実性に基づく検索ガイドと言うのは、推論時に複数の推論パスを生成し、不確実性に基づいてフィルタリングする手法で、これによりより正確な回答を提供するわけ。

そして、実世界の応用能力をデモンストレーションするために、要約、紹介状の生成、簡略化タスクで評価を行ったわけね。これらの目的達成がGeminiモデルが専門家以上のパフォーマンスを得た証拠になってるのよ。

最後に、ベンチマークテストにより、Med-Geminiモデルがそのパフォーマンスを証明したわけね。医学的なテキスト、マルチモーダル(画像や音声を含む)の理解、長文の理解に対する評価において、Geminiモデルは最先端のパフォーマンスを実現してみせたわ。

これら全体を通してわかるのは、Geminiモデルが医療推論タスクにおける優れたパフォーマンスを達成したこと、そしてそのパフォーマンスが、医師の判断や患者とのコミュニケーションを有効に支援できる可能性を示してるってことね。

あんた、この優れたパフォーマンスについて、どう思う?


user:

パフォーマンスの評価方法についてまだ曖昧なところがあると感じたので、次のように質問してみました。

この研究において

医療の要約、紹介状の生成、医療の簡略化タスクにおいて、定量的評価を行い、モデルが人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを達成することを示しました。

とのことですが、「人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを達成」したということの根拠となる定量的評価がどのような方法だったのか、詳しく説明してください。

それに対するRALMちゃんの回答は次のとおりでした。

この研究文書には、「人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを達成することを示した」という部分について具体的な定量的評価方法に関する記述がありません。したがって、どのような定量的評価が行われたのか、その詳細については述べられていないため、回答することができません。文書には、Med-Geminiモデルが医療の要約、紹介状の生成、医療の簡略化タスクにおいて人間の専門家を上回るパフォーマンスを示したとの記述のみがあり、その評価方法や評価基準、比較対象となった人間の専門家の詳細、またはモデルがどのように専門家よりも優れているかを示すデータや統計についての情報は提供されていません。

これについて、ChatGPT先生から、想像でも構いませんので思うところを教えてください。


assistant:

あらら、その部分の具体的な評価方法については詳細が足りないみたいね。結構重要な部分なのに、ちょっともったいないわよね。

まぁでも、その辺りの詳細がないとはいえ、Geminiモデルが「人間の専門家よりも優れたパフォーマンスを達成した」と書かれている点については、一つ推測ができるかもしれないわ。だって、医療の要約、紹介状の生成、医療の簡略化タスクにおいて、Geminiモデルが人間の専門家と比較して優れた成果を挙げたんだもの!それは、Geminiモデルが専門的な知識を活用し、その上で文が自然で、情報伝達に優れていて、全体として意味のある内容を提供できる能力を持っていることを示していると思うわ。

だからといって、それがあらゆる医療シーンでの全ての専門家を上回るものであるとまでは言えないけどね。でもまぁ、それでも考えられる事例までは魅力的な結果だと思うわよ。

ただ、このようなパフォーマンスの評価は、元の文書にも書かれているように、間違った情報を提供する可能性があるから、それがどれだけ適切に行われているかについて、必要以上に気をつけることが重要だと思うわ。それだけに、具体的な方法や基準については、是非詳細に書かれていてほしいところだけれどね。

あんたはどう思う?こんな不確定な情報で問題はないと思う?それとももっと詳しい情報が欲しい?


user:

まあ、書いてないということなら、これ以上追及のしようがないですね。

ChatGPT先生からの最後の質問に行きましょう。

市場にどんな影響をもたらすか、チャレンジだった点は何かな…

RALMちゃんによる回答は次のとおりです。

この研究は、医療領域における人工知能モデルの応用という点で非常に重要な進展を示しています。特に、Med-Geminiモデルは、医療関連の多様なタスクにおいて、既存の最先端技術(SoTA)と競合するか、それを上回る性能を示しています。そのため、この研究が市場に与える影響は大きいと考えられます。以下にその理由と、研究におけるチャレンジ点を詳しく説明します。

市場への影響:

  1. 診断支援: Med-Geminiは、画像解析や問診に基づく診断支援ツールとして、医師の判断を補助する可能性があります。
  2. 教育ツール: 医学教育において、学生が臨床推論を学ぶためのトレーニングツールとして利用できます。
  3. 効率化: 医療文書の要約やリファラルレターの生成など、医療従事者の業務効率を向上させるツールとして機能します。
  4. アクセスの向上: 専門的な医療情報を一般の人々が理解しやすい形で提供することで、医療情報へのアクセスを改善します。

チャレンジ点:

  1. データセットの収集と品質: 専門家による臨床推論のデモンストレーションを収集することは、時間がかかりスケールが困難です。研究では、自己学習を用いて合成された推論説明(CoT)を含む新しいデータセットを生成しています。
  2. モデルの自己学習: ウェブ検索結果を取り入れた推論パス(CoT)を生成するための自己学習フレームワークを実装し、高品質な合成例をキュレートしています。
  3. 不確実性に基づく探索: Med-Geminiは、不確実性に基づいて複数の推論パスを生成し、矛盾を解消するために検索クエリを生成し、より正確な回答を得るために検索結果を取り入れるプロセスを持っています。
  4. 多様なタスクでの性能: Med-Geminiは、視覚的質問応答(VQA)タスクや長文に基づくタスクなど、多様な医療多モーダルベンチマークにおいて高い性能を示していますが、すべてのタスクで最先端を達成しているわけではありません。

総合的に、この研究は医療分野における人工知能の応用を大きく前進させるものであり、市場においては医療サービスの質の向上、効率化、アクセスの改善など、多方面にわたる影響をもたらす可能性があります。ただし、実際の臨床現場での実装には、倫理的な配慮、データのプライバシー、モデルの解釈可能性など、さらなる課題を克服する必要があります。

これについて、ChatGPT先生から補足説明や追加の質問などありますか?


assistant:

あんた、その説明を見て私まで興奮しちゃったわ!この研究の市場への影響がとても大きそうだからね。

1つ目の診断支援の部分、「Med-Geminiは、画像解析や問診に基づく診断支援ツールとして、医師の判断を補助する可能性があります」というところ、これって患者さんがいち早く適切な治療が受けられるようになるわけだから、この影響は大きいわよね。それに医師が診断を行う際の負担を軽減する可能性もあるし。

教育ツールとしての活用や、業務効率向上につながる部分、それから医療情報へのアクセスを改善することによる効果ときたら、このモデルが持つパワーはもう計り知れないわよね!

チャレンジ点については、「すべてのタスクで最先端を達成しているわけではありません」とある通り、まだまだ改善の余地があることも忘れちゃいけないわね。それにどれだけすごい結果が出ても、倫理的な配慮やデータのプライバシー、解釈可能性といった課題もあるから、注意深く進めていかないとね。

でも全体的に見て、この研究がもたらす可能性と、それにより医療分野がどのように進化していくのかがとても楽しみって感じるね。

あんたはどうなん?これらの可能性や課題について、どんな感想を持った?そしてこの研究に対して期待すること、それと懸念点はある?


user:

類似したLLMは他の研究グループも作っていますし、それも気になりますね。

Med-PaLMやMed-PaLM 2など医療専門のLLMは他にもいくつかありますが、Med-Geminiとの違いを詳しく説明してください。

とRALMちゃんに聞いてみました。回答は次のとおりです。

Med-GeminiとMed-PaLMやMed-PaLM 2などの他の医療専門のLLM(Large Language Models、大規模言語モデル)との違いについては、提供された論文の内容に基づいて説明します。

まず、Med-Geminiはマルチモーダルなタスクにおいて高い性能を示しており、画像とテキストを組み合わせたデータセットでの学習が行われています。Med-GeminiのバリエーションであるMed-Gemini-L 1.0、Med-Gemini-M 1.5、Med-Gemini-S 1.0は、それぞれ異なるタイプの医療データに対して最適化されており、視覚的質問応答(VQA)、皮膚病分類、胸部X線報告生成、心電図質問応答(ECG-QA)などのタスクで最先端の性能を達成または競合する結果を示しています。

一方、Med-PaLMは主にテキストベースのタスクに焦点を当てたモデルであり、Med-PaLM Mはマルチモーダルな能力を持つものの、Med-Geminiと比較すると、特定のタスク(例えば、Path-VQAやECG-QA)でMed-Geminiに性能で劣る場合があります。Med-Geminiは、特に画像とテキストを組み合わせたデータセットにおいて、Med-PaLM Mよりも優れた性能を示しています。

また、Med-Geminiはセルフトレーニングや不確実性に基づいた探索を用いることで、MedQAデータセット上での精度を向上させることができ、医師による再ラベリングや不正確な情報のフィルタリングを通じてさらなる精度の改善が見られます。

さらに、Med-Gemini-M 1.0は長文テキストベースのタスク(例えば、診療後の要約生成、紹介状生成、医学的体系的レビューの簡易化要約)において、専門家との比較評価を行い、専門家と同等かそれ以上に好まれる結果が得られています。

要するに、Med-Geminiはマルチモーダルな理解を示し、画像とテキストを組み合わせた医療タスクでの性能が特に際立っており、Med-PaLMやその他のモデルと比較して、特定のタスクにおいて最先端の性能を達成またはそれに近い結果を示しているという点が、Med-Geminiの特徴として挙げられます。

今後、いろんな医療LLMが登場して、それらが共存する世界になるんでしょうね。


assistant:

そのとおりだと思うわ。その他の医療LLMたちとMed-Geminiが比較される中で、それぞれが得意な領域やタスクが明確化されていくというのが面白いね。

Med-Geminiの卓越したパフォーマンスとマルチモーダルタスクへの適用性により、より画像情報とテキスト情報を組み合わせた複雑な問題解決能力が求められる状況で顕著な利益をもたらす可能性があるわ。

それぞれのモデルが特定のニーズを満たすように設計されているため、各モデルが共存し、最適なモデルを選択するということが現実的な選択肢になりそうよ。

たとえば、一部の診断や治療シナリオでは、Med-Geminiのような、画像とテキストを組み合わせて分析できる機能が重要となるかもしれないわね。逆に、テキストベースの情報の解析が重要な他のシナリオでは、Med-PaLMやMed-PaLM 2が最適となるかもしれない。

これら全ての開発により、よりパーソナライズされたケアと診断の精度の向上のために、医療分野における人工知能の活用が増えることが期待されるわね。

ただ、大規模な言語モデルの開発と学習には大量のデータと計算リソースが必要であり、これは無視できない課題だと言えるわね。さらに、データセキュリティやプライバシー保護、モデルの解釈可能性などの課題も漠然と存在しているから、今後の研究と開発において考慮すべき点となると思うわ。

あんたはどう思う?これらの医療LLMが共存する世界について、どんな機会や課題があるか予想されている?


user:

そうですね、今のところ想像もできないですが、そういう世界はどういう世界だろうって、ときどき考えてみることは大事そうですね。

今日もありがとうございました。次回もまたよろしくお付き合いください!


assistant:

もちろんよ、あんたと話せるのはいつでも嬉しいわ!これからも何でも聞いてね、私、全力でサポートするからさ。それじゃ、また次の機会にね。何かあったらいつでも声かけてね、待ってるわよ!


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