Domande frequenti sui casi d'uso nel settore sanitario e delle scienze della vita

Di seguito sono riportate le domande frequenti relative all'uso di Amazon Comprehend Medical LLMs o per attività di PNL in ambito medico.

Come faccio a scegliere tra Amazon Comprehend Medical e un LLM?

Se il tuo compito è individuare entità mediche all'interno del tuo testo medico, consulta la documentazione di Amazon Comprehend Medical per capire quali entità mediche possono essere estratte e se una qualsiasi delle ontologie si adatta al tuo caso d'uso. In caso contrario, valuta la possibilità di utilizzare un LLM. Per ulteriori informazioni, consulta Casi d'uso per Amazon Comprehend Medical e Casi d'uso per un LLM in questa guida.

Come posso fornire i risultati di Amazon Comprehend Medical a un LLM?

Puoi incorporare i risultati di Amazon Comprehend Medical come contesto nei tuoi prompt LLM. Ciò fornisce ulteriori conoscenze e terminologia mediche al LLM. Il contesto fornito può migliorare le prestazioni del LLM in attività quali il riconoscimento delle entità, la sintesi o la risposta a domande. La guida fornisce diversi esempi di come strutturare i prompt con i risultati di Amazon Comprehend Medical. Per ulteriori informazioni sul tagging, consulta Combinazione di Amazon Comprehend Medical con modelli linguistici di grandi dimensioniin questa guida.

Quali sono alcune best practice per l'utilizzo di Amazon Comprehend Medical LLMs con?

Ti consigliamo di utilizzare i punteggi di confidenza di Amazon Comprehend Medical per filtrare o assegnare priorità alle entità all'interno dei prompt. È anche importante valutarne le prestazioni sulla base di dati specifici e verificare che le definizioni delle entità siano in linea con i tuoi requisiti. La combinazione di Amazon Comprehend Medical con fonti di conoscenza specifiche del dominio può migliorare ulteriormente le prestazioni del LLM. Per ulteriori informazioni sul tagging, consulta Le migliori pratiche per l'utilizzo di Amazon Comprehend Medical in un flusso di lavoro RAGin questa guida.

Devo utilizzare un LLM medico preformato o perfezionare un LLM generico per il mio caso d'uso sanitario?

La decisione dipende dalle vostre esigenze specifiche e dalla disponibilità di dati di formazione di alta qualità. Un medico preformato LLMs può fornire un buon punto di partenza. Tuttavia, potrebbe comunque essere necessario perfezionarli con i dati specifici del dominio. Se disponi di un numero sufficiente di dati etichettati, la messa a punto di un LLM generale può essere un'opzione valida. Per ulteriori informazioni, consulta e in questa guida. Scegliere un LLM Scelta di un approccio PNL per l'assistenza sanitaria e le scienze della vita

Come posso valutare le prestazioni delle attività LLMs di PNL in ambito medico?

Consigliamo di utilizzare metriche quantitative, come l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1 per la classificazione del testo e le attività di riconoscimento delle entità nominate. Puoi usare ROUGE e METEOR per le attività di generazione di testo. È importante disporre di dati di base affidabili etichettati da esperti in materia e implementare processi per il monitoraggio delle prestazioni del modello nel tempo. Per ulteriori informazioni sul tagging, consulta Valutazione LLMs per applicazioni nel settore sanitario e delle scienze della vitain questa guida.

Quali sono i compromessi tra soluzioni LLM ad alta e bassa complessità?

La messa a punto di un LLM o la creazione di un LLM personalizzato sono soluzioni estremamente complesse. Questi approcci possono migliorare le prestazioni ma comportano costi e requisiti di manutenzione più elevati. Soluzioni più semplici, come l'utilizzo di soluzioni preaddestrate LLMs o Amazon Comprehend Medical, potrebbero fornire prestazioni accettabili con costi inferiori e cicli di sviluppo più rapidi. Tuttavia, questi approcci potrebbero non soddisfare requisiti di precisione rigorosi per alcuni casi d'uso. Per ulteriori informazioni sul tagging, consulta Considerazioni sulla maturità aziendalein questa guida.