From General to Specific: Tailoring Large Language Models for Personalized Healthcare

📄 arXiv: 2412.15957v1 📥 PDF

作者: Ruize Shi, Hong Huang, Wei Zhou, Kehan Yin, Kai Zhao, Yun Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-12-20

💡 一句话要点

提出PMLM个性化医疗语言模型，解决LLM在医疗领域缺乏个体化服务的问题

🎯 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: 个性化医疗 大型语言模型 强化学习 推荐系统 医疗健康 提示工程 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有医疗LLM侧重通用医学知识，忽略患者个体差异，缺乏真正的个性化服务。
  2. PMLM通过推荐系统和强化学习，探索和优化个性化LLM，实现个体化提示。
  3. 实验结果表明，PMLM能够生成个性化响应，提供更精细和个体化的医疗服务。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展已经改变了包括医疗保健在内的许多行业。然而，以往的医疗LLM主要侧重于利用通用的医学知识来提供响应，而没有考虑到患者的个体差异，缺乏真正的个体化。为了解决这个问题，我们提出了一种名为个性化医疗语言模型（PMLM）的新方法，该方法通过推荐系统和强化学习（RL）探索和优化个性化的LLM。具体来说，通过利用自我告知和同伴告知的个性化，PMLM捕获行为和偏好的变化，以设计针对个体需求的初始个性化提示。我们通过强化学习进一步优化这些初始个性化提示，最终提高LLM指导的精确性。值得注意的是，个性化提示是硬提示，这赋予PMLM高度的适应性和可重用性，使其能够直接利用高质量的专有LLM。我们使用真实的妇产科数据评估PMLM，实验结果表明PMLM实现了个性化的响应，并提供了更精细和个性化的服务，为个性化医疗LLM提供了一种潜在的途径。

🔬 方法详解

问题定义：现有医疗大型语言模型（LLM）在提供医疗服务时，主要依赖于通用的医学知识，忽略了患者之间的个体差异。这导致LLM无法提供真正个性化的医疗建议和服务，难以满足不同患者的特定需求。因此，如何利用LLM提供个性化的医疗服务是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过构建个性化的提示（Prompt）来引导LLM生成更符合个体需求的医疗建议。具体来说，PMLM首先利用推荐系统来捕捉患者的行为和偏好变化，从而设计初始的个性化提示。然后，通过强化学习进一步优化这些提示，以提高LLM生成个性化响应的精确性。

技术框架：PMLM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 个性化提示生成模块：该模块利用推荐系统，基于患者的个人信息、历史行为和偏好，生成初始的个性化提示。2) 强化学习优化模块：该模块使用强化学习算法，根据LLM生成的响应质量，不断优化个性化提示，提高其引导LLM生成高质量个性化响应的能力。3) LLM推理模块：该模块接收个性化提示，并利用预训练的LLM生成相应的医疗建议和服务。

关键创新：PMLM的关键创新在于其个性化提示的设计和优化方法。传统的医疗LLM通常使用通用的提示，而PMLM则根据患者的个体特征生成个性化的提示，从而使LLM能够更好地理解患者的需求，并提供更精准的医疗建议。此外，PMLM还利用强化学习来不断优化提示，进一步提高LLM的个性化服务能力。另一个创新点在于使用了硬提示（hard prompt），这使得PMLM具有很高的适应性和可重用性，可以直接利用高质量的专有LLM。

关键设计：PMLM中的推荐系统可以采用多种算法，例如协同过滤、基于内容的推荐等。强化学习算法可以选择常见的Q-learning、SARSA或更先进的深度强化学习算法，如DQN、PPO等。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑LLM生成的响应的准确性、相关性、可理解性等因素。个性化提示的具体形式可以根据LLM的输入要求进行调整，例如可以采用自然语言描述、关键词列表等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PMLM在真实的妇产科数据集上进行了评估，实验结果表明，PMLM能够生成更个性化的响应，并提供更精细和个体化的医疗服务。具体性能数据未知，但论文强调PMLM能够实现个性化响应，并为个性化医疗LLM提供了一种潜在的途径。PMLM通过个性化提示和强化学习优化，显著提升了LLM在医疗领域的个性化服务能力。

🎯 应用场景

PMLM具有广泛的应用前景，可以应用于在线医疗咨询、个性化健康管理、智能导诊等领域。通过PMLM，患者可以获得更精准、更贴心的医疗服务，提高医疗效率和患者满意度。未来，PMLM还可以与其他医疗技术相结合，例如可穿戴设备、健康大数据等，进一步提升个性化医疗服务的水平。

📄 摘要（原文）

The rapid development of large language models (LLMs) has transformed many industries, including healthcare. However, previous medical LLMs have largely focused on leveraging general medical knowledge to provide responses, without accounting for patient variability and lacking true personalization at the individual level. To address this, we propose a novel method called personalized medical language model (PMLM), which explores and optimizes personalized LLMs through recommendation systems and reinforcement learning (RL). Specifically, by utilizing self-informed and peer-informed personalization, PMLM captures changes in behaviors and preferences to design initial personalized prompts tailored to individual needs. We further refine these initial personalized prompts through RL, ultimately enhancing the precision of LLM guidance. Notably, the personalized prompt are hard prompt, which grants PMLM high adaptability and reusability, allowing it to directly leverage high-quality proprietary LLMs. We evaluate PMLM using real-world obstetrics and gynecology data, and the experimental results demonstrate that PMLM achieves personalized responses, and it provides more refined and individualized services, offering a potential way for personalized medical LLMs.