ヘルスケアとライフサイエンスの NLP アプローチの選択

ヘルスケアとライフサイエンスのための生成 AI と NLP アプローチ このセクションでは、医療およびライフサイエンスアプリケーションの自然言語処理 (NLP) タスクに対処するための以下のアプローチについて説明します。

• Amazon Comprehend Medical の使用

• 検索拡張生成 (RAG) ワークフローでの Amazon Comprehend Medical と LLM の組み合わせ

• 微調整された LLM の使用

• RAG ワークフローの使用

医療ドメインタスクの LLMs の既知の制限とユースケースを評価することで、タスクに最適なアプローチを選択できます。次の決定木は、医療 NLP タスクの LLM アプローチを選択するのに役立ちます。

この図表は、次のワークフローを示しています：

1. ヘルスケアとライフサイエンスのユースケースでは、NLP タスクに特定のドメイン知識が必要かどうかを特定します。必要に応じて、対象分野の専門家 (SMEs。

2. 一般的な LLM または医療データセットでトレーニングされたモデルを使用できる場合は、Amazon Bedrock または事前トレーニング済みの LLM で使用可能な基盤モデルを使用します。詳細については、このガイドの「LLM の選択」を参照してください。

3. Amazon Comprehend Medical のエンティティ検出およびオントロジーリンク機能がユースケースに対応している場合は、Amazon Comprehend Medical APIsを使用します。詳細については、このガイドの「Amazon Comprehend Medical の使用」を参照してください。

4. Amazon Comprehend Medical には必要なコンテキストがありますが、ユースケースをサポートしていない場合があります。例えば、さまざまなエンティティ定義が必要な場合、膨大な数の結果を受け取る場合、カスタムエンティティが必要な場合、カスタム NLP タスクが必要な場合などです。このような場合は、RAG アプローチを使用して Amazon Comprehend Medical にコンテキストをクエリします。詳細については、このガイドの「Amazon Comprehend Medical と大規模言語モデルの組み合わせ」を参照してください。

5. 十分な量のグラウンドトゥルースデータがある場合は、既存の LLM を微調整します。詳細については、このガイドの「カスタマイズアプローチ」を参照してください。

6. 他のアプローチが NLP タスクの目的を満たしていない場合は、RAG ソリューションを実装します。詳細については、このガイドの「カスタマイズアプローチ」を参照してください。

7. RAG ソリューションを実装したら、生成されたレスポンスが正確かどうかを評価します。詳細については、このガイドの「ヘルスケアおよびライフサイエンスアプリケーション向けの LLMs の評価」を参照してください。Amazon Titan Text Embeddings モデルまたは all-MiniLM-L6-v2 などの一般的な文トランスフォーマーモデルから始めるのが一般的です。ただし、ドメインコンテキストがないため、これらのモデルはテキストの医学用語をキャプチャしない可能性があります。必要に応じて、次の調整を検討してください。

   1. 他の埋め込みモデルを評価する

   2. ドメイン固有のデータセットを使用して埋め込みモデルを微調整する

ビジネスの成熟度に関する考慮事項

LLM ソリューションをヘルスケアやライフサイエンスアプリケーションに適応させるには、ビジネスの成熟度が不可欠です。これらの組織は、受け入れ基準に応じて、LLMs を実装する際にさまざまなレベルの複雑さに直面します。多くの場合、AI/ML リソースがない組織は、LLM ソリューションを構築するための請負業者のサポートに投資します。このような状況では、次のトレードオフを理解することが重要です。

• 高コストとメンテナンスのためのハイパフォーマンス – 厳格なパフォーマンス基準を満たすために、微調整された LLMs を含む複雑なソリューションが必要になる場合があります。ただし、これにはコストとメンテナンス要件が高くなります。これらの高度なソリューションを維持するために、特殊なリソースを雇用したり、請負業者と提携したりする必要がある場合があります。これにより、開発が遅くなる可能性があります。

• 低コストとメンテナンスに適したパフォーマンス – または、Amazon Bedrock や Amazon Comprehend Medical などのサービスで許容可能なパフォーマンスが得られる場合があります。これらの LLMsまたはアプローチは完全な結果を提供する可能性がありますが、これらのソリューションは多くの場合、一貫した高品質の結果を提供することができます。これらのソリューションは、コストを削減し、メンテナンスの負担を軽減します。これにより、開発を加速できます。

よりシンプルで低コストのアプローチが、受け入れ基準を満たす高品質の結果を一貫して提供する場合は、パフォーマンスの向上がコスト、メンテナンス、時間のトレードオフに値するかどうかを検討してください。ただし、シンプルなソリューションが目標パフォーマンスを大幅に下回り、組織が複雑なソリューションとそのメンテナンス要件に対する投資能力がない場合は、より多くのリソースや代替ソリューションが利用可能になるまで AI/ML 開発を延期することを検討してください。

さらに、LLM に依存する医療 NLP ソリューションについては、継続的なモニタリングと評価を実行することをお勧めします。時間の経過とともにユーザーからのフィードバックを評価し、定期的に評価を実施して、ソリューションが引き続きビジネス目標を達成していることを確認します。