RuleAlign: Making Large Language Models Better Physicians with Diagnostic Rule Alignment

📄 arXiv: 2408.12579v1 📥 PDF

作者: Xiaohan Wang, Xiaoyan Yang, Yuqi Zhu, Yue Shen, Jian Wang, Peng Wei, Lei Liang, Jinjie Gu, Huajun Chen, Ningyu Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-08-22

备注: Ongoing work

💡 一句话要点

RuleAlign：通过诊断规则对齐提升大型语言模型在医疗诊断中的表现

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗诊断 规则对齐 偏好学习 医疗对话 AI医生 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在医疗诊断中表现出色，但在信息收集和诊断推理方面仍有不足，难以达到专业医生水平。
  2. RuleAlign框架通过将LLM与特定诊断规则对齐，构建医疗对话数据集，并采用偏好学习方法进行模型训练。
  3. 实验结果验证了RuleAlign框架的有效性，为LLM在AI医生领域的应用提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs），如GPT-4、MedPaLM-2和Med-Gemini，在各种医疗基准测试中表现出与人类专家相媲美的性能。然而，它们在做出像医生一样专业的诊断方面仍然面临挑战，特别是在高效地收集患者信息和推理最终诊断方面。为此，我们引入了RuleAlign框架，旨在使LLM与特定的诊断规则对齐。我们开发了一个包含患者和医生之间基于规则的沟通的医疗对话数据集，并通过偏好学习设计了一种对齐学习方法。实验结果表明了该方法的有效性。我们希望我们的工作能够为探索LLM作为AI医生的潜力提供灵感。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在医疗诊断领域，虽然在基准测试中表现良好，但缺乏像医生一样高效地收集患者信息和进行诊断推理的能力。它们难以有效地利用医学知识和诊断规则，导致诊断结果不够专业和准确。

核心思路：RuleAlign的核心思路是将大型语言模型与特定的诊断规则对齐。通过让模型学习医生在诊断过程中如何根据规则与患者进行沟通和收集信息，从而提高模型在诊断推理方面的能力。这种对齐过程旨在使模型能够更好地理解和应用医学知识，从而做出更准确的诊断。

技术框架：RuleAlign框架主要包含两个关键组成部分：一是医疗对话数据集的构建，该数据集包含患者和医生之间基于规则的沟通；二是基于偏好学习的对齐学习方法。首先，构建一个模拟医生与患者对话的数据集，对话内容遵循特定的诊断规则。然后，利用偏好学习方法，训练LLM学习医生在对话中的行为模式，使其能够更好地理解和应用诊断规则。

关键创新：RuleAlign的关键创新在于其将大型语言模型与诊断规则对齐的思想，以及通过偏好学习方法实现这种对齐的具体方法。与以往主要关注模型在基准测试上的表现不同，RuleAlign更加关注模型在实际诊断场景中的应用能力，通过模拟医生与患者的对话，使模型能够更好地理解和应用医学知识。

关键设计：在数据集构建方面，需要精心设计对话规则，确保对话内容能够覆盖各种常见的医疗场景和诊断情况。在偏好学习方面，需要选择合适的损失函数和优化算法，以确保模型能够有效地学习医生在对话中的行为模式。具体的参数设置和网络结构可能需要根据具体的LLM和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了RuleAlign框架的有效性，表明该方法能够显著提高大型语言模型在医疗诊断方面的表现。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，与未采用RuleAlign的基线模型相比，经过对齐的LLM在诊断准确性和信息收集效率方面均有显著提升。

🎯 应用场景

RuleAlign框架具有广泛的应用前景，可用于开发智能诊断助手，辅助医生进行诊断决策，提高诊断效率和准确性。此外，该框架还可以应用于远程医疗、健康咨询等领域，为患者提供更加便捷和专业的医疗服务。未来，RuleAlign有望成为AI医生领域的重要技术支撑。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) like GPT-4, MedPaLM-2, and Med-Gemini achieve performance competitively with human experts across various medical benchmarks. However, they still face challenges in making professional diagnoses akin to physicians, particularly in efficiently gathering patient information and reasoning the final diagnosis. To this end, we introduce the RuleAlign framework, designed to align LLMs with specific diagnostic rules. We develop a medical dialogue dataset comprising rule-based communications between patients and physicians and design an alignment learning approach through preference learning. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed approach. We hope that our work can serve as an inspiration for exploring the potential of LLMs as AI physicians.