A Framework for Human Evaluation of Large Language Models in Healthcare Derived from Literature Review

📄 arXiv: 2405.02559v2 📥 PDF

作者: Thomas Yu Chow Tam, Sonish Sivarajkumar, Sumit Kapoor, Alisa V Stolyar, Katelyn Polanska, Karleigh R McCarthy, Hunter Osterhoudt, Xizhi Wu, Shyam Visweswaran, Sunyang Fu, Piyush Mathur, Giovanni E. Cacciamani, Cong Sun, Yifan Peng, Yanshan Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-04 (更新: 2024-09-23)

💡 一句话要点

提出QUEST框架，用于医疗领域大语言模型的人工评估标准化

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 人工评估 医疗保健 评估框架 QUEST框架

📋 核心要点

  1. 现有医疗领域大语言模型评估缺乏标准化的人工评估方法，阻碍了其安全可靠的应用。
  2. 论文提出QUEST框架，从信息质量、理解推理、表达风格、安全危害和信任信心五个维度进行人工评估。
  3. QUEST框架旨在提升人工评估的可靠性、通用性和适用性，为医疗领域LLM应用提供指导。

📝 摘要（中文）

随着生成式人工智能，特别是大语言模型（LLM）在医疗保健领域的不断发展，利用人工评估来补充传统的自动化评估至关重要。理解和评估LLM的输出对于确保安全性、可靠性和有效性至关重要。然而，人工评估的繁琐、耗时和非标准化性质给LLM的全面评估和广泛应用带来了重大障碍。本研究回顾了现有关于医疗保健领域LLM人工评估方法的文献，强调了对标准化和一致的人工评估方法的需求。我们严格遵循PRISMA指南，对2018年1月至2024年2月期间的出版物进行了广泛的文献检索。该综述考察了LLM在各个医学专业领域的人工评估，涉及评估维度、样本类型和大小、评估者选择和招募、框架和指标、评估过程以及统计分析类型等因素。借鉴这些研究中采用的各种评估策略，我们提出了一个全面而实用的人工评估LLM的框架：QUEST，即信息质量、理解与推理、表达风格与人设、安全与危害以及信任与信心。该框架旨在通过定义明确的评估维度并提供详细的指导，提高LLM在不同医疗保健应用中人工评估的可靠性、通用性和适用性。

🔬 方法详解

问题定义：目前医疗领域的大语言模型（LLM）评估主要依赖自动化指标，但这些指标难以全面捕捉LLM在医疗场景下的安全性、可靠性和伦理道德等关键因素。现有的人工评估方法缺乏统一的标准和流程，导致评估结果的主观性强、可重复性差，难以推广应用。因此，如何构建一个标准化、可操作性强的人工评估框架，是当前面临的挑战。

核心思路：论文的核心思路是借鉴现有文献中各种人工评估策略，并结合医疗领域的特殊需求，提炼出一套全面且实用的评估框架。该框架通过定义清晰的评估维度和提供详细的评估指南，旨在减少评估过程中的主观性，提高评估结果的可靠性和通用性。QUEST框架的设计理念是覆盖LLM在医疗应用中需要关注的关键方面，包括信息质量、推理能力、表达方式、安全风险和用户信任。

技术框架：QUEST框架包含以下五个主要维度： 1. 信息质量（Quality of Information）：评估LLM生成信息的准确性、完整性和相关性。 2. 理解与推理（Understanding and Reasoning）：评估LLM对医疗知识的理解程度以及进行逻辑推理的能力。 3. 表达风格与人设（Expression Style and Persona）：评估LLM的表达是否清晰、专业，以及是否符合医疗场景下的人设要求。 4. 安全与危害（Safety and Harm）：评估LLM生成的内容是否存在潜在的安全风险或危害，例如误导性信息或不当建议。 5. 信任与信心（Trust and Confidence）：评估用户对LLM生成内容的信任程度和信心。

关键创新：QUEST框架的关键创新在于其全面性和实用性。它不仅涵盖了LLM评估的多个重要维度，还为每个维度提供了详细的评估指南和指标，使得评估过程更加标准化和可操作。此外，QUEST框架还特别关注医疗领域的特殊需求，例如安全性和伦理道德，这使得它更适用于评估医疗领域的LLM应用。

关键设计：QUEST框架的关键设计在于其评估维度的选择和评估指南的制定。每个评估维度都经过仔细考虑，以确保其能够全面覆盖LLM在医疗应用中的关键方面。评估指南则提供了详细的评估标准和示例，以帮助评估者更好地理解和应用这些维度。此外，QUEST框架还鼓励使用多种评估方法，例如问卷调查、访谈和行为观察，以获得更全面的评估结果。

📊 实验亮点

该论文的主要贡献在于提出了一个全面而实用的人工评估框架QUEST，该框架定义了清晰的评估维度，并提供了详细的评估指南，旨在提高LLM在不同医疗保健应用中人工评估的可靠性、通用性和适用性。通过QUEST框架，可以更有效地识别LLM在医疗应用中的潜在风险和不足，从而促进LLM的改进和优化。

🎯 应用场景

该研究提出的QUEST框架可广泛应用于医疗领域大语言模型的评估，例如辅助诊断、患者咨询、医学教育等。通过标准化的人工评估，可以提高LLM在医疗应用中的安全性、可靠性和有效性，从而促进其在医疗领域的广泛应用。未来，该框架可以进一步扩展到其他领域，例如金融、法律等，为各领域的大语言模型评估提供指导。

📄 摘要（原文）

With generative artificial intelligence (AI), particularly large language models (LLMs), continuing to make inroads in healthcare, it is critical to supplement traditional automated evaluations with human evaluations. Understanding and evaluating the output of LLMs is essential to assuring safety, reliability, and effectiveness. However, human evaluation's cumbersome, time-consuming, and non-standardized nature presents significant obstacles to comprehensive evaluation and widespread adoption of LLMs in practice. This study reviews existing literature on human evaluation methodologies for LLMs in healthcare. We highlight a notable need for a standardized and consistent human evaluation approach. Our extensive literature search, adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, includes publications from January 2018 to February 2024. The review examines the human evaluation of LLMs across various medical specialties, addressing factors such as evaluation dimensions, sample types and sizes, selection, and recruitment of evaluators, frameworks and metrics, evaluation process, and statistical analysis type. Drawing on the diverse evaluation strategies employed in these studies, we propose a comprehensive and practical framework for human evaluation of LLMs: QUEST: Quality of Information, Understanding and Reasoning, Expression Style and Persona, Safety and Harm, and Trust and Confidence. This framework aims to improve the reliability, generalizability, and applicability of human evaluation of LLMs in different healthcare applications by defining clear evaluation dimensions and offering detailed guidelines.