Adapting Biomedical Abstracts into Plain language using Large Language Models
作者: Haritha Gangavarapu, Giridhar Kaushik Ramachandran, Kevin Lybarger, Meliha Yetisgen, Özlem Uzuner
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-26
备注: 8 pages, 2 figures, 4 tables
💡 一句话要点
利用大型语言模型将生物医学摘要改编为通俗易懂的语言
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 生物医学摘要 通俗语言改编 健康素养 自然语言生成
📋 核心要点
- 现有医学知识难以被大众理解，主要原因是健康素养不足，导致无法有效利用在线医学信息。
- 本研究利用大型语言模型，特别是针对对话场景优化的模型，自动将生物医学摘要改编为通俗易懂的语言。
- 实验结果表明，基于GPT-4的模型在简洁度方面表现最佳，准确度方面也名列前茅，验证了该方法的有效性。
📝 摘要（中文）
大量医学知识通过在线健康论坛和社交媒体问答平台供公众使用。然而，美国大部分人口的健康素养不足以充分利用这些信息。健康素养是指获取和理解基本健康信息以做出适当健康决策的能力。为了弥合这一差距，各组织提倡将医学知识改编为通俗易懂的语言。构建强大的自动化改编系统有助于医学和非医学专业人员更好地利用在线可用信息。生物医学摘要通俗语言改编（PLABA）的目标是以句子为单位，根据MedlinePlus中针对公众提出的问题，将从PubMed提取的英文生物医学摘要改编为通俗易懂的语言。作为该项目的一部分，我们利用了最适合且针对对话用例进行微调的最佳开源大型语言模型。我们比较并展示了所有系统的结果以及我们在其他参与者提交结果中的排名。我们基于GPT-4的最佳模型在平均简洁度指标中排名第一，在平均准确度指标中排名第三。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决生物医学摘要难以被普通大众理解的问题。现有方法可能不够自动化或无法保证改编后的文本既简洁又准确，导致信息获取效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言生成能力，将复杂的生物医学术语和句子结构转化为通俗易懂的表达方式。通过对LLM进行微调，使其能够更好地理解医学语境，并生成符合目标受众语言习惯的文本。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集：从PubMed获取生物医学摘要，并从MedlinePlus获取针对公众提出的问题。2) 模型选择与微调：选择合适的开源大型语言模型，并使用收集到的数据进行微调，使其适应生物医学文本的通俗化改编任务。3) 文本生成：使用微调后的LLM，根据输入的生物医学摘要生成通俗易懂的文本。4) 评估：使用简洁度和准确度等指标评估生成文本的质量。
关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型应用于生物医学文本的通俗化改编任务，并针对对话场景对模型进行微调，从而提高了生成文本的质量和效率。此外，该研究还对不同LLM的性能进行了比较，为后续研究提供了参考。
关键设计：论文中提到使用了GPT-4模型，但没有详细说明微调的具体参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。这些细节可能属于专有信息，或者在论文中没有详细展开。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于GPT-4的模型在平均简洁度指标中排名第一，在平均准确度指标中排名第三。这表明大型语言模型在生物医学文本通俗化改编任务中具有显著优势，能够生成既简洁又准确的文本，有效提升了信息的可理解性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建自动化的医学知识普及系统，帮助普通大众更好地理解医学信息，从而做出更明智的健康决策。此外，该技术还可用于辅助医学专业人员进行科普创作，提高科普内容的质量和传播效率。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如法律、金融等，促进各领域知识的普及。
📄 摘要（原文）
A vast amount of medical knowledge is available for public use through online health forums, and question-answering platforms on social media. The majority of the population in the United States doesn't have the right amount of health literacy to make the best use of that information. Health literacy means the ability to obtain and comprehend the basic health information to make appropriate health decisions. To build the bridge between this gap, organizations advocate adapting this medical knowledge into plain language. Building robust systems to automate the adaptations helps both medical and non-medical professionals best leverage the available information online. The goal of the Plain Language Adaptation of Biomedical Abstracts (PLABA) track is to adapt the biomedical abstracts in English language extracted from PubMed based on the questions asked in MedlinePlus for the general public using plain language at the sentence level. As part of this track, we leveraged the best open-source Large Language Models suitable and fine-tuned for dialog use cases. We compare and present the results for all of our systems and our ranking among the other participants' submissions. Our top performing GPT-4 based model ranked first in the avg. simplicity measure and 3rd on the avg. accuracy measure.