Краткое содержание

arXiv:2410.03740v3 Тип анонса: замена Аннотация: Растущая распространенность глазных заболеваний создает возрастающую нагрузку на общественное здравоохранение. Большие языковые модели (LLM) предлагают многообещающий путь снижения нагрузки по ведению документации и поддержки принятия клинических решений. Однако лишь немногие были адаптированы специально для офтальмологии, а большинство оценок сосредоточено главным образом на вопросах знаний без клинически значимых эталонных тестов или реальной проверки в условиях практического здравоохранения. В данной работе мы представляем LEME — набор открытых весовых LLM-моделей, разработанных в два этапа: (1) настройка инструкций на основе 200 тысяч выборок из клинических руководств, учебников и отчетов о случаях заболевания для улучшения рассуждений и выполнения задач, и (2) обучение методом подкрепления примерно на 30 тысячах меток предпочтений для повышения точности и информативности. Модель LEME была протестирована на пяти специализированных бенчмарках нулевого выстрела, охватывающих такие задачи, как консультация пациентов, ведение консультаций и планирование лечения. Она превзошла семь базовых моделей (p < 0.004 во всех тестах), обогнав GPT-4o на 3.32% (абсолютное увеличение показателя ROUGE-L). Кроме того...