MedDoc-Bot: A Chat Tool for Comparative Analysis of Large Language Models in the Context of the Pediatric Hypertension Guideline

📄 arXiv: 2405.03359v1 📥 PDF

作者: Mohamed Yaseen Jabarulla, Steffen Oeltze-Jafra, Philipp Beerbaum, Theodor Uden

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-05-06

备注: {copyright} 2024 IEEE. This work has been accepted for publication and presentation at the 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, to be held in Orlando, Florida, USA, July 15-19, 2024

期刊: 2024

DOI: 10.1109/EMBC53108.2024.10781509

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MedDoc-Bot：用于儿科高血压指南LLM对比分析的聊天工具

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

关键词: 大型语言模型 医学文档解释 儿科高血压指南 聊天机器人 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用医学指南，本研究旨在评估LLM在医学指南解释中的能力。
  2. 开发MedDoc-Bot工具，允许用户上传医学PDF并与多个LLM进行交互式问答。
  3. 实验表明Llama-2和Mistral在指标评估中表现良好，Mistral、Meditron和Llama-2在人工评估中具有合理的保真度和相关性。

📝 摘要（中文）

本研究评估了非商业开源大型语言模型（LLM），包括Meditron、MedAlpaca、Mistral和Llama-2，在解释PDF格式医学指南方面的有效性。以欧洲心脏病学会（ESC）提供的儿童和青少年高血压指南作为测试场景，利用Python库Streamlit开发了一个用户友好的医学文档聊天机器人工具（MedDoc-Bot）。该工具允许授权用户上传PDF文件并提出问题，从而生成来自四个本地存储LLM的解释性回复。儿科专家通过制定从ESC指南中提取的问题和答案来提供评估基准，并根据模型生成回复的保真度和相关性对其进行评分。此外，还评估了METEOR和chrF指标得分，以评估模型回复与参考答案的相似性。研究发现Llama-2和Mistral在指标评估中表现良好，但Llama-2在处理文本和表格数据时速度较慢。在人工评估中，观察到Mistral、Meditron和Llama-2创建的回复表现出合理的保真度和相关性。本研究为医学文档解释中LLM的未来发展提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用大型语言模型（LLM）解释医学指南，特别是PDF格式的指南。现有方法的痛点在于，直接应用通用LLM可能无法充分理解医学领域的专业知识，且缺乏针对特定指南的定制化评估。

核心思路：核心思路是构建一个交互式聊天机器人工具MedDoc-Bot，该工具允许用户上传医学指南PDF，并使用多个本地存储的LLM进行问答。通过专家评估和自动指标评估，比较不同LLM在医学指南解释方面的性能，从而为未来医学文档解释的LLM开发提供指导。

技术框架：MedDoc-Bot工具基于Streamlit Python库构建，提供用户友好的界面。用户上传PDF后，可以向四个本地存储的LLM（Meditron、MedAlpaca、Mistral和Llama-2）提问。LLM生成回复后，儿科专家根据保真度和相关性进行人工评估，同时使用METEOR和chrF指标进行自动评估。整体流程包括数据上传、问题输入、LLM推理、结果展示和评估。

关键创新：关键创新在于构建了一个专门用于医学指南解释的LLM评估平台，并结合了人工评估和自动指标评估。通过对比多个LLM在同一任务上的表现，揭示了不同模型在医学领域的优势和劣势。此外，该研究关注非商业开源LLM，具有实际应用价值。

关键设计：研究使用了欧洲心脏病学会（ESC）提供的儿童和青少年高血压指南作为测试数据。儿科专家制定了一系列问题和参考答案，用于评估LLM生成的回复。METEOR和chrF指标用于评估模型回复与参考答案的相似度。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM本身，论文侧重于比较不同LLM的性能，而非修改LLM的内部结构。

📊 实验亮点

研究发现Llama-2和Mistral在METEOR和chrF指标评估中表现良好。人工评估表明，Mistral、Meditron和Llama-2生成的回复具有合理的保真度和相关性。Llama-2在处理文本和表格数据时速度较慢。这些结果为选择合适的LLM用于医学文档解释提供了依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建智能医学助手，辅助医生快速查找和理解医学指南，提高诊疗效率。此外，该工具可用于医学教育，帮助学生更好地理解医学知识。未来，该研究可扩展到其他医学领域，例如肿瘤、心血管疾病等，为临床决策提供支持。

📄 摘要（原文）

This research focuses on evaluating the non-commercial open-source large language models (LLMs) Meditron, MedAlpaca, Mistral, and Llama-2 for their efficacy in interpreting medical guidelines saved in PDF format. As a specific test scenario, we applied these models to the guidelines for hypertension in children and adolescents provided by the European Society of Cardiology (ESC). Leveraging Streamlit, a Python library, we developed a user-friendly medical document chatbot tool (MedDoc-Bot). This tool enables authorized users to upload PDF files and pose questions, generating interpretive responses from four locally stored LLMs. A pediatric expert provides a benchmark for evaluation by formulating questions and responses extracted from the ESC guidelines. The expert rates the model-generated responses based on their fidelity and relevance. Additionally, we evaluated the METEOR and chrF metric scores to assess the similarity of model responses to reference answers. Our study found that Llama-2 and Mistral performed well in metrics evaluation. However, Llama-2 was slower when dealing with text and tabular data. In our human evaluation, we observed that responses created by Mistral, Meditron, and Llama-2 exhibited reasonable fidelity and relevance. This study provides valuable insights into the strengths and limitations of LLMs for future developments in medical document interpretation. Open-Source Code: https://github.com/yaseen28/MedDoc-Bot