JMED-LLM: 日本語医療LLM評価データセットの公開

https://github.com/sociocom/JMED-LLM

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1. JMED-LLM: ⽇本語医療LLM評価データセットの公開 https://github.com/sociocom/JMED-LLM 奈良先端科学技術⼤学院⼤学 ソーシャル・コンピューティング研究室 福島拓也、久⽥祥平、⽮⽥竣太郎、若宮翔⼦、荒牧英治 2024/07/25 LLM-jp
2. 2 ⽇本語医療⾔語処理で適切なLLMを選択可能に 本研究室において複数の医療⾔語処理研究があるが， 次々と新しいLLMが登場する中で適切なLLMの判断が困難 l LLMの⽇本語医療能⼒を評価するデータセットの不⾜ l 医療評価が⾏われてないLLMを利⽤することも多い l 医療データの機密性からGPT4oなどAPI経由のLLMを利⽤できない l 病院内や研究室内でローカルLLMを利⽤する場合は， 計算資源の都合から量⼦化などして利⽤することが多い （LLMによって量⼦化による性能低下がバラバラ） ⽬的
3. 3 ⽇本語の医療LLMと評価⽅法 l JMedLoRA1 l 作成者：東京⼤学医学部附属病院 循環器内科 AIグループ l 評価データ：IgakuQA, JJSIMQA l Llama3-Preferred-MedSwallow-70B2 l 作成者：株式会社Preferred Networks l 評価データ：IgakuQA 関連研究 [1] https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2024/pdf_dir/P9-4.pdf [2] https://tech.preferred.jp/ja/blog/llama3-preferred-medswallow-70b/
4. 4 評価データセットの内容 l IgakuQA1 l 2018-2022年の国内の医師国家試験過去問 l 問題点 メディックメディア社の過去問解説本を転載した⿊よりのグレーなデータ（ライセンス 明記なし） => 問題視されており，クリーンなデータを作成する取り組みが⾏われている （東京⼤学医学部附属病院 放射線科 画像情報処理・解析研究室） l JJSIMQA2 l ⽇本内科学会雑誌107-111巻に記載されている5択問題 関連研究 [1] https://github.com/jungokasai/IgakuQA [2] https://huggingface.co/datasets/AIgroup-CVM-utokyohospital/JJSIMQA
5. 5 英語の代表的な評価データセット l Med-PaLM1，MedPrompt2，BioMistral3 MedQA， MedMCQA， PubMedQA， MMLU（医療分野） l 内容 l MedQA4：医師国家試験 l MedMCQA5：医学部⼊学試験 l PubMedQA6：PubMedのアブストから作成（yes, no, maybeの3択） l MMLU7：マルチタスク⾔語理解ベンチマーク 関連研究 [1] https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2 [2] https://arxiv.org/pdf/2311.16452 [3] https://arxiv.org/abs/2402.10373 [4] https://www.mdpi.com/2076-3417/11/14/6421 [5] https://aclanthology.org/D19-1259.pdf [6] https://proceedings.mlr.press/v174/pal22a/pal22a.pdf [7] https://openreview.net/pdf?id=d7KBjmI3GmQ
6. 6 他にも英語では多くの医療⾔語処理タスクが存在 l Question Answering（前ページのタスクは全てこれ） l Entity Extraction l Relation Extraction l Text Classification l Natural Language Inference l Semantic Textual Similarity l Information Retrieval l Text Summarization/Generation l Text Simplification 関連研究 https://arxiv.org/pdf/2311.05112
7. 7 ⽇本語の医療⾔語処理タスク 本研究室では継続的にシェアードタスク（MedNLP）を開催 （他にも多数の医療データセットを作成し公開1） l すぐに再配布可能なデータを使⽤ l NTCIR-13 MedWeb2 l NTCIR-16 Real-MedNLP3 l NTCIR-17 MedNLP-SC (RR Subtask)4 l NursingRecord NERdataset5 l Japanese-Clinical-STS6 使⽤データ [1] https://sociocom.naist.jp/resources-software/ [2] https://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings13/pdf/ntcir/01-NTCIR13-OV-MEDWEB-WakamiyaS.pdf [3] https://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings16/pdf/ntcir/01-NTCIR16-OV-MEDNLP-YadaS.pdf [4] https://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings17/pdf/ntcir/02-NTCIR17-OV-MEDNLP-NakamuraY.pdf [5] https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2022/0/JSAI2022_1J4OS13a01/_pdf/-char/ja [6] https://www.thieme-connect.com/products/ejournals/html/10.1055/s-0041-1731390
8. 8 Japanese Medical Evaluation Dataset for Large Language Models l 各Datasetは100件ずつ （全件のデータも公開） l 形式はtag, question, option, answerを含むcsv l 正解ラベル分布は均衡に l ライセンスは元データに従う データセットの概要（JMED-LLM） https://github.com/sociocom/JMED-LLM
9. 9 薬品・症状から薬物有害事象 (ADE) の可能性を分類 l Medicine (52件) 症例報告において薬品が ADEを引き起こしている可能性 l Disease (48件) 症例報告において病名が ADEである可能性 タスク1: CRADE (Case Report Adverse Drug Event)
10. 10 読影レポートから癌のTNMステージング分類 l T: Tumor（15件） 原発腫瘍があるか l N: Nodes（40件） 所属リンパ節転移があるか l M: Metastasis（45件） 遠隔転移があるか タスク2: RRTNM (Radiology Report Tumor Nodes Metastasis)
11. 11 模擬Tweetから病気や症状があるか分類 SNSの投稿⽂から 本⼈または周囲の⼈間に 1⽇以内に病気や症状があったか l インフルエンザ（13件） l 下痢（13件） l 花粉症（13件） l 咳・たん（13件） l 頭痛（12件） l 熱（12件） l ⿐⽔・⿐づまり（12件） l ⾵邪（12件） タスク3: SMDIS (Social Media Disease)
12. 12 JMMLUのタスクのうち医療ドメイン l 専⾨医学（20件） l 医学遺伝学（20件） l 臨床知識（20件） l 解剖学（20件） l ⼤学医学（20件） タスク4: JMMLU-Med
13. 13 医療⽂書から症状や薬品に関する情報を抽出 l 対象医療⽂書 l 読影レポート l 症例報告 l 模擬看護記録 l タスク l MRNER (disease, medicine) l Disease: 患者に認められた症状 l Medicine: 薬品、薬品に関わる値 l NRNER タスク5, 6, 7（固有表現抽出）
14. 14 固有表現抽出タスクの内訳 l MRNER l 5: MRNER-disease (Medical Report Positive Disease Recognition) 症例報告（50件），読影レポート（50件） l 6: MRNER-medicine (Medical Report Medicine Recognition) 症例報告のみ（読影レポートに該当エンティティが存在しないため） l m-key（薬品名）：66件 l m-val（薬品に関わる値）：34件 l 7: NRNER (Nursing Report Named Entity Recognition) 模擬看護記録のみ（ライセンス異なるためMRNERと別タスクに） l d（患者に認められた症状）：50件 l m-key（薬品名）：25件 l m-val（薬品に関わる値）：25件 タスク5, 6, 7（固有表現抽出）
15. 15 症例報告から抽出された⽂の意味的類似度を分類 タスク8: JCSTS (Japanese Clinical Semantic Textual Similarity)
16. 16 多肢選択式問題（出⼒がアルファベット⼀つ） 評価指標 l Accuracy（括弧外） l Cohenʼs Kappa（括弧内） 選択肢が順序変数であるCRADEとJCSTSは線形重み付き 評価結果 CRADE RRTNM SMDIS JMMLU-Med JCSTS Ave. GPT-4o-2024-05-13 0.43 (0.39) 0.91 (0.87) 0.88 (0.76) 0.75 (0.67) 0.38 (0.47) 0.67 (0.63) GPT-3.5-turbo-0125 0.26 (0.05) 0.44 (0.21) 0.68 (0.36) 0.41 (0.21) 0.27 (0.35) 0.41 (0.24) Command-r-plus (4bit) 0.30 (0.17) 0.54 (0.32) 0.77 (0.54) 0.45 (0.27) 0.24 (0.33) 0.46 (0.33) Llama3-Swallow-70B- Instruct-v0.1 (4bit) 0.25 (-0.05) 0.57 (0.36) 0.74 (0.48) 0.52 (0.36) 0.37 (0.52) 0.49 (0.34) Llama3-Elyza-JP-8B 0.25 (0.01) 0.37 (0.02) 0.53 (0.06) 0.31 (0.08) 0.22 (0.04) 0.34 (0.04) Mmed-Llama-3-8B 0.29 (0.09) 0.23 (-0.10) 0.49 (-0.02) 0.33 (0.11) 0.17 (0.00) 0.30 (0.02)
17. 17 固有表現抽出（出⼒が複数⽂字列） 評価指標 l ⽂字列部分⼀致のF1 （括弧外） 「肝腫瘍」が正解の時，「肝腫瘍」, 「腫瘍」, 「転移性肝腫瘍」を全て正解とする l ⽂字列完全⼀致のF1（括弧内） 「肝腫瘍」が正解の時，「肝腫瘍」のみを正解とする 評価結果 MRNER-disease MRNER-medicine NRNER Ave. GPT-4o-2024-05-13 0.47 (0.15) 0.46 (0.29) 0.36 (0.20) 0.43 (0.21) GPT-3.5-turbo-0125 0.56 (0.16) 0.44 (0.24) 0.47 (0.24) 0.49 (0.21) Command-r-plus (4bit) 0.52 (0.13) 0.41 (0.23) 0.46 (0.26) 0.47 (0.20) Llama3-Swallow-70B-Instruct-v0.1 (4bit) 0.49 (0.14) 0.37 (0.22) 0.43 (0.23) 0.43 (0.20) Llama3-Elyza-JP-8B 0.60 (0.28) 0.51 (0.32) 0.40 (0.22) 0.50 (0.27) Mmed-Llama-3-8B 0.00 (0.00) 0.00 (0.00) 0.08 (0.04) 0.03 (0.01)
18. 18 データセットの拡充と周辺環境の整備 今後もデータセットを継続的に追加予定 l 現状で追加が検討されているタスク例 l 疾患名からICD10コード（疾患の分類コード）を⽣成 l クリーンな医師国家試験の過去問データセット l LLM応答の医療安全性評価（医療，法律，倫理など様々な観点） l 医療⽂書（症例報告，読影レポート，看護記録など）における関係抽出 l その他 評価スクリプト整備，各タスクのプロンプト⾒直し， 引⽤論⽂の公開（YANSとNL研で発表予定）など 今後の展望