Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
FAQ tentang perawatan kesehatan dan kasus penggunaan ilmu hayati
Berikut ini adalah pertanyaan yang sering diajukan terkait dengan penggunaan Amazon Comprehend Medical atau untuk tugas-tugas NLP medis LLMs .
Bagaimana cara memilih antara Amazon Comprehend Medical dan LLM?
Jika tugas Anda adalah mendeteksi entitas medis dalam teks medis Anda, tinjau dokumentasi Amazon Comprehend Medical untuk memahami entitas medis mana yang dapat diekstraksi dan jika ada ontologi yang menangani kasus penggunaan Anda. Jika tidak, pertimbangkan untuk menggunakan LLM. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Kasus penggunaan untuk Amazon Comprehend Medical dan Gunakan kasus untuk LLM di panduan ini.
Bagaimana saya bisa memberikan hasil Amazon Comprehend Medical ke LLM?
Anda dapat memasukkan hasil Amazon Comprehend Medical sebagai konteks dalam permintaan LLM Anda. Ini memberikan pengetahuan medis tambahan dan terminologi untuk LLM. Konteks yang disediakan dapat meningkatkan kinerja LLM pada tugas-tugas seperti pengakuan entitas, ringkasan, atau menjawab pertanyaan. Panduan ini memberikan beberapa contoh cara menyusun petunjuk dengan hasil Amazon Comprehend Medical. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggabungkan Amazon Comprehend Medical dengan model bahasa besar dalam panduan ini.
Apa sajakah praktik terbaik saat menggunakan Amazon Comprehend Medical dengan? LLMs
Sebaiknya gunakan skor kepercayaan Amazon Comprehend Medical untuk memfilter atau memprioritaskan entitas dalam permintaan Anda. Penting juga untuk mengevaluasi kinerjanya pada data spesifik Anda dan memvalidasi bahwa definisi entitas sesuai dengan kebutuhan Anda. Menggabungkan Amazon Comprehend Medical dengan sumber pengetahuan khusus domain dapat lebih meningkatkan kinerja LLM. Untuk informasi selengkapnya, lihat Praktik terbaik untuk menggunakan Amazon Comprehend Medical dalam alur kerja RAG dalam panduan ini.
Haruskah saya menggunakan LLM medis terlatih atau menyempurnakan LLM umum untuk kasus penggunaan perawatan kesehatan saya?
Keputusan tergantung pada persyaratan spesifik Anda dan ketersediaan data pelatihan berkualitas tinggi. Medis pra-terlatih LLMs dapat memberikan titik awal yang baik. Namun, Anda mungkin masih perlu menyempurnakannya dengan data spesifik domain Anda. Jika Anda memiliki data berlabel yang cukup, menyempurnakan LLM umum dapat menjadi pilihan yang layak. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Memilih LLM dan Memilih pendekatan NLP untuk perawatan kesehatan dan ilmu kehidupan di panduan ini.
Bagaimana cara mengevaluasi kinerja LLMs untuk tugas-tugas NLP medis?
Kami merekomendasikan penggunaan metrik kuantitatif, seperti akurasi, presisi, penarikan, dan skor F1 untuk klasifikasi teks dan tugas pengenalan entitas bernama. Anda dapat menggunakan ROUGE dan METEOR untuk tugas pembuatan teks. Penting untuk memiliki data kebenaran dasar yang andal yang diberi label oleh pakar materi pelajaran dan untuk menerapkan proses untuk memantau kinerja model dari waktu ke waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengevaluasi aplikasi LLMs perawatan kesehatan dan ilmu hayati dalam panduan ini.
Apa trade-off antara solusi LLM kompleksitas tinggi dan kompleksitas rendah?
Menyesuaikan LLM atau membangun LLM khusus adalah solusi yang sangat kompleks. Pendekatan ini dapat meningkatkan kinerja tetapi datang dengan biaya dan persyaratan pemeliharaan yang lebih tinggi. Solusi yang lebih sederhana, seperti menggunakan Amazon Comprehend Medical yang telah dilatih LLMs sebelumnya, dapat memberikan kinerja yang dapat diterima dengan biaya yang lebih rendah dan siklus pengembangan yang lebih cepat. Namun, pendekatan ini mungkin tidak memenuhi persyaratan akurasi yang ketat untuk beberapa kasus penggunaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pertimbangan kematangan bisnis dalam panduan ini.
