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Perguntas frequentes sobre casos de uso de saúde e ciências biológicas
A seguir estão as perguntas mais frequentes relacionadas ao uso do Amazon Comprehend Medical ou LLMs para tarefas médicas de PNL.
Como faço para escolher entre o Amazon Comprehend Medical e um LLM?
Se sua tarefa for detectar entidades médicas em seu texto médico, revise a documentação do Amazon Comprehend Medical para entender quais entidades médicas podem ser extraídas e se alguma das ontologias aborda seu caso de uso. Caso contrário, considere usar um LLM. Para obter mais informações, consulte Casos de uso do Amazon Comprehend Medical e Casos de uso para um LLM neste guia.
Como posso fornecer os resultados do Amazon Comprehend Medical a um LLM?
Você pode incorporar os resultados do Amazon Comprehend Medical como contexto em suas solicitações de LLM. Isso fornece conhecimento médico adicional e terminologia para o LLM. O contexto fornecido pode melhorar o desempenho do LLM em tarefas como reconhecimento de entidades, resumo ou resposta a perguntas. O guia fornece vários exemplos de como estruturar solicitações com os resultados do Amazon Comprehend Medical. Para obter mais informações, consulte Combinando o Amazon Comprehend Medical com grandes modelos de linguagem neste guia.
Quais são algumas das melhores práticas ao usar o Amazon Comprehend Medical com? LLMs
Recomendamos usar as pontuações de confiança do Amazon Comprehend Medical para filtrar ou priorizar entidades dentro de suas solicitações. Também é importante avaliar seu desempenho em seus dados específicos e validar se as definições da entidade estão alinhadas com seus requisitos. A combinação do Amazon Comprehend Medical com fontes de conhecimento específicas do domínio pode melhorar ainda mais o desempenho do LLM. Para obter mais informações, consulte Melhores práticas para usar o Amazon Comprehend Medical em um fluxo de trabalho do RAG neste guia.
Devo usar um LLM médico pré-treinado ou ajustar um LLM geral para meu caso de uso na área de saúde?
A decisão depende de seus requisitos específicos e da disponibilidade de dados de treinamento de alta qualidade. Um médico pré-treinado LLMs pode fornecer um bom ponto de partida. No entanto, talvez você ainda precise ajustá-los com os dados específicos do seu domínio. Se você tiver dados rotulados suficientes, ajustar um LLM geral pode ser uma opção viável. Para obter mais informações, consulte Escolhendo um LLM e Escolhendo uma abordagem de PNL para saúde e ciências biológicas neste guia.
Como faço para avaliar o desempenho de tarefas médicas LLMs de PNL?
Recomendamos o uso de métricas quantitativas, como exatidão, precisão, recordação e pontuação F1 para classificação de texto e tarefas de reconhecimento de entidades nomeadas. Você pode usar ROUGE e METEOR para tarefas de geração de texto. É importante ter dados confiáveis verdadeiros identificados por especialistas no assunto e implementar processos para monitorar o desempenho do modelo ao longo do tempo. Para obter mais informações, consulte Avaliação LLMs para aplicações em saúde e ciências biológicas neste guia.
Quais são as vantagens e desvantagens entre soluções LLM de alta complexidade e baixa complexidade?
Ajustar um LLM ou criar um LLM personalizado são soluções altamente complexas. Essas abordagens podem melhorar o desempenho, mas implicam custos e requisitos de manutenção mais altos. Soluções mais simples, como usar o Amazon Comprehend Medical pré-treinado LLMs ou o Amazon Comprehend Medical, podem oferecer desempenho aceitável com custos mais baixos e ciclos de desenvolvimento mais rápidos. No entanto, essas abordagens podem não atender aos rigorosos requisitos de precisão para alguns casos de uso. Para obter mais informações, consulte Considerações sobre a maturidade dos negócios neste guia.
