Arabic Large Language Models for Medical Text Generation
作者: Abdulrahman Allam, Seif Ahmed, Ali Hamdi, Ammar Mohammed
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-12
备注: Published in 2025 4th International Conference on Computer Technologies (ICCTech)
💡 一句话要点
提出并微调阿拉伯语大型语言模型，用于生成医疗文本，提升医疗服务效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 阿拉伯语 大型语言模型 医疗文本生成 微调 医院管理系统 自然语言处理 医疗人工智能
📋 核心要点
- 现有医院管理系统缺乏准确、实时的医疗建议能力，尤其是在处理不规则输入和欠代表性语言时。
- 通过微调大型语言模型，使其能够生成准确的阿拉伯语医疗文本，为患者提供医疗建议、诊断和治疗方案。
- 实验结果表明，微调后的Mistral-7B模型在生成医疗文本方面表现最佳，BERT Score指标达到较高水平。
📝 摘要（中文）
本研究旨在通过微调大型语言模型（LLM）来生成阿拉伯语医疗文本，从而改进医院管理系统（HMS）的效率，解决诸如拥挤、资源有限和紧急医疗保健可用性差等挑战。该系统旨在根据用户输入，为患者提供准确的医疗建议、诊断、药物推荐和治疗计划。研究方法包括从社交媒体平台收集独特的阿拉伯语数据集，捕捉患者与医生之间的真实医疗对话。该数据集经过清洗和预处理，以适应多种阿拉伯语方言。通过微调Mistral-7B-Instruct-v0.2、LLaMA-2-7B和GPT-2 Medium等先进的生成模型，优化了系统生成可靠医疗文本的能力。评估结果表明，微调后的Mistral-7B模型优于其他模型，其BERT Score在精确率、召回率和F1-score方面的平均值分别为68.5％、69.08％和68.5％。对比基准测试和定性评估验证了该系统能够对非正式输入产生连贯且相关的医疗回复。这项研究突出了生成式人工智能在推进HMS方面的潜力，为全球医疗保健挑战提供了一种可扩展且适应性强的解决方案，尤其是在语言和文化多样的环境中。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决阿拉伯语医疗文本生成的问题，现有方法在处理阿拉伯语的复杂性和多样性方面存在不足，无法提供准确、实时的医疗建议，尤其是在非正式输入的情况下。这限制了医院管理系统在阿拉伯语地区的效率和可用性。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，通过在阿拉伯语医疗对话数据集上进行微调，使模型能够理解和生成准确、相关的医疗文本。这种方法旨在弥合现有方法在语言理解和生成方面的差距，从而改善医疗服务的质量和效率。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从社交媒体平台收集阿拉伯语医疗对话数据。2) 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、标准化和方言处理。3) 模型选择与微调：选择Mistral-7B-Instruct-v0.2、LLaMA-2-7B和GPT-2 Medium等LLM，并在预处理后的数据集上进行微调。4) 模型评估：使用BERT Score等指标对微调后的模型进行评估，并进行对比基准测试和定性评估。
关键创新：该研究的关键创新在于针对阿拉伯语医疗文本生成任务，对大型语言模型进行微调。与传统的基于规则或统计的方法相比，这种方法能够更好地捕捉阿拉伯语的复杂性和多样性，从而生成更准确、更自然的医疗文本。此外，该研究还构建了一个独特的阿拉伯语医疗对话数据集，为后续研究提供了宝贵的资源。
关键设计：在模型微调过程中，研究人员采用了标准的监督学习方法，使用医疗对话数据作为训练样本，优化模型的生成能力。具体的技术细节包括：选择合适的学习率、批量大小和训练轮数，以及使用适当的损失函数（例如交叉熵损失）来衡量模型的生成质量。此外，研究人员还针对阿拉伯语的特点，对数据预处理流程进行了优化，例如处理不同的阿拉伯语方言。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过微调的Mistral-7B模型在阿拉伯语医疗文本生成任务中表现最佳，其BERT Score在精确率、召回率和F1-score方面的平均值分别为68.5％、69.08％和68.5％。与其他模型（如LLaMA-2-7B和GPT-2 Medium）相比，Mistral-7B模型在生成质量和相关性方面均有显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能医疗助手、在线医疗咨询、电子病历生成等领域，尤其是在阿拉伯语地区具有广阔的应用前景。通过提供准确、实时的医疗建议，可以有效缓解医疗资源紧张、提高医疗服务效率，并改善患者的就医体验。未来，该技术有望进一步扩展到其他语言和医疗领域，为全球医疗保健事业做出贡献。
📄 摘要（原文）
Efficient hospital management systems (HMS) are critical worldwide to address challenges such as overcrowding, limited resources, and poor availability of urgent health care. Existing methods often lack the ability to provide accurate, real-time medical advice, particularly for irregular inputs and underrepresented languages. To overcome these limitations, this study proposes an approach that fine-tunes large language models (LLMs) for Arabic medical text generation. The system is designed to assist patients by providing accurate medical advice, diagnoses, drug recommendations, and treatment plans based on user input. The research methodology required the collection of a unique dataset from social media platforms, capturing real-world medical conversations between patients and doctors. The dataset, which includes patient complaints together with medical advice, was properly cleaned and preprocessed to account for multiple Arabic dialects. Fine-tuning state-of-the-art generative models, such as Mistral-7B-Instruct-v0.2, LLaMA-2-7B, and GPT-2 Medium, optimized the system's ability to generate reliable medical text. Results from evaluations indicate that the fine-tuned Mistral-7B model outperformed the other models, achieving average BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Score values in precision, recall, and F1-scores of 68.5\%, 69.08\%, and 68.5\%, respectively. Comparative benchmarking and qualitative assessments validate the system's ability to produce coherent and relevant medical replies to informal input. This study highlights the potential of generative artificial intelligence (AI) in advancing HMS, offering a scalable and adaptable solution for global healthcare challenges, especially in linguistically and culturally diverse environments.