A Review on Scientific Knowledge Extraction using Large Language Models in Biomedical Sciences

📄 arXiv: 2412.03531v1 📥 PDF

作者: Gabriel Lino Garcia, João Renato Ribeiro Manesco, Pedro Henrique Paiola, Lucas Miranda, Maria Paola de Salvo, João Paulo Papa

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-12-04

备注: 9 pages, 1 table, 1 figure, conference paper

💡 一句话要点

综述：利用大型语言模型在生物医学领域进行科学知识抽取

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

关键词: 大型语言模型 生物医学 知识抽取 证据合成 检索增强生成 医学文献 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在生物医学领域知识抽取中面临幻觉、上下文理解不足和泛化能力弱等挑战。
  2. 本文综述了大型语言模型在生物医学知识抽取中的应用，并探讨了其在证据合成等任务中的潜力。
  3. 文章强调了统一评估基准的必要性，并提出了未来研究方向，如整合检索增强生成技术。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展为医学知识的提取和合成开辟了新的领域，尤其是在证据合成方面。本文综述了LLMs在生物医学领域的最新应用，探讨了它们在自动化复杂任务（如证据合成和从生物医学文档语料库中提取数据）方面的有效性。虽然LLMs展现出卓越的潜力，但仍然存在重大挑战，包括幻觉、上下文理解以及跨不同医学任务的泛化能力。我们强调了当前研究文献中的关键差距，特别是需要统一的基准来标准化评估并确保在实际应用中的可靠性。此外，我们提出了未来研究的方向，强调整合检索增强生成（RAG）等先进技术，以提高LLMs在证据合成中的性能。通过应对这些挑战并利用LLMs的优势，我们旨在改善医学文献的可访问性，并促进医疗保健领域的有意义的发现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生物医学领域中科学知识抽取的问题，现有方法主要痛点在于大型语言模型（LLMs）在处理该领域任务时存在的幻觉问题，对上下文理解不足，以及在不同医学任务间的泛化能力较弱。这些问题限制了LLMs在生物医学领域的实际应用，阻碍了医疗保健领域的知识发现和进步。

核心思路：论文的核心思路是对当前LLMs在生物医学领域知识抽取应用进行全面的综述，分析其优势和不足，并提出改进方向。通过整合检索增强生成（RAG）等先进技术，可以有效缓解LLMs的幻觉问题，提升其上下文理解能力和泛化性能。此外，论文强调了建立统一评估基准的重要性，以便更客观地评估和比较不同LLMs在该领域的表现。

技术框架：该论文属于综述性质，并未提出新的技术框架。但其讨论的技术框架主要围绕现有LLMs在生物医学领域的应用，以及如何通过改进现有技术（如RAG）来提升LLMs的性能。主要模块包括：1) 数据收集与预处理：收集生物医学文献数据，并进行清洗和格式化；2) LLM应用：利用LLMs进行知识抽取、证据合成等任务；3) 结果评估：评估LLMs的性能，并分析其优缺点；4) 技术改进：提出改进LLMs性能的技术方案，如RAG。

关键创新：该论文的关键创新在于对LLMs在生物医学领域应用的系统性综述和分析，并指出了当前研究的不足和未来研究方向。虽然没有提出全新的技术方法，但其对现有技术的整合和应用提出了有价值的见解，为后续研究提供了指导。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但文章强调了检索增强生成（RAG）技术在提升LLMs性能方面的重要性。RAG的关键设计在于如何有效地检索相关信息，并将其融入到LLMs的生成过程中，以减少幻觉并提升生成内容的准确性和可靠性。具体实现可能涉及不同的检索算法、信息融合策略和训练方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述强调了当前LLM在生物医学领域应用的局限性，尤其是在幻觉问题和泛化能力方面。文章突出了检索增强生成（RAG）技术在提升LLM性能方面的潜力，并呼吁建立统一的评估基准，以促进该领域研究的标准化和可靠性。虽然没有提供具体的性能数据，但其对未来研究方向的展望具有重要的指导意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案制定等领域。通过提升LLMs在生物医学领域的知识抽取能力，可以帮助医生更快速地获取最新的医学知识，辅助临床决策；加速药物研发进程，降低研发成本；并为患者提供更精准、个性化的治疗方案。未来，该研究有望推动医疗保健领域的智能化和个性化发展。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has opened new boundaries in the extraction and synthesis of medical knowledge, particularly within evidence synthesis. This paper reviews the state-of-the-art applications of LLMs in the biomedical domain, exploring their effectiveness in automating complex tasks such as evidence synthesis and data extraction from a biomedical corpus of documents. While LLMs demonstrate remarkable potential, significant challenges remain, including issues related to hallucinations, contextual understanding, and the ability to generalize across diverse medical tasks. We highlight critical gaps in the current research literature, particularly the need for unified benchmarks to standardize evaluations and ensure reliability in real-world applications. In addition, we propose directions for future research, emphasizing the integration of state-of-the-art techniques such as retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM performance in evidence synthesis. By addressing these challenges and utilizing the strengths of LLMs, we aim to improve access to medical literature and facilitate meaningful discoveries in healthcare.