日本語医療LLM評価ベンチマークの構築と性能分析

2024年9月3日（火）に開催された第261回 情報処理学会 NL研の発表スライドです．
作成したLLMの日本語医療評価ベンチマークであるJMED-LLMは以下にて公開してます．
https://github.com/sociocom/JMED-LLM

Transcript

1. ⽇本語医療LLM評価ベンチマークの構築 と性能分析 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年9⽉3⽇（⽕） 梅⽥スカイビル 第261回 情報処理学会 NL研
2. 2 LLMの⽇本語医療分野における評価環境が不⾜ l ⾼性能な医療LLMの開発には，その能⼒を適切に評価可能な ベンチマークが必要不可⽋ l LLMの医療応⽤において，その応⽤タスクでの適⽤可能性や 相応しいLLMの判断が困難 医療分野でのLLM活⽤において必要な評価を可能とするために LLMの⽇本語医療評価ベンチマークJMED-LLMを構築 背景と⽬的
3. 3 ⽇本語の医療LLMとその評価データセット 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：IgakuQA3, JJSIMQA1 l Llama3-Preferred-MedSwallow-70B2 l 作成者：株式会社Preferred Networks l 評価データ：IgakuQA これらの評価データは質問応答タスクに該当するが 医療⾔語処理においては固有表現抽出など他のタスクも重要 関連研究（1/3） [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/ [3] https://github.com/jungokasai/IgakuQA ⽇本内科学会雑誌107-111巻に 記載されている5択問題 2018-2022年の国内の 医師国家試験過去問
4. 4 英語の代表的な評価データセット Med-PaLM1，MedPrompt2，BioMistral3などの評価で使⽤ 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（2/3） [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
5. 5 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 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（3/3） https://arxiv.org/pdf/2311.05112
6. 6 既存データセットをLLM評価に適したタスクに変換し統合 l ライセンスが明確かつ⽐較的オープンなデータを利⽤ l 各データセットは100件ずつで正解ラベル分布を均衡に JMED-LLMの構成 タスク データセット 専⾨知識 内容 ライセンス オリジナルリソース 質問応答 JMMLU-Med ★★ JMMLUにおける医療分野の知識問題 CC-BY-SA-4.0 JMMLU 固有表現 抽出 MRNER-disease ★★ 医療⽂書から患者に実際に認められた症状を抽出 CC-BY-4.0 NTCIR-16 Real-MedNLP Corpus MRNER-medicine ★★★ 医療⽂書から医薬品に関する情報を抽出 CC-BY-4.0 NTCIR-16 Real-MedNLP Corpus NRNER ★★★ 看護記録から症状および医薬品に関する情報を抽出 CC-BY-NC-SA-4.0 NursingRecord NERdataset ⽂書分類 CRADE ★★★★ 症例報告における有害事象の可能性を分類 CC-BY-4.0 NTCIR-16 Real-MedNLP Corpus RRTNM ★★★★ 肺がん患者の読影レポートからがんの進⾏度を予測 CC-BY-4.0 NTCIR-17 MedNLP-SC Corpus SMDIS ★ 模擬Tweetから病気や症状の有無を分類 CC-BY-4.0 NTCIR-13 MedWeb Corpus ⽂類似度 JCSTS ★★ 症例報告における2⽂の意味的類似度を予測 CC-BY-NC-SA-4.0 Japanese-Clinical-STS
7. 7 JMMLUから医療分野の問題のみ l JMMLU マルチタスク⾔語理解ベンチマークMMLUの⽇本語版 l 利⽤した分野（20件ずつ） 専⾨医学，医学遺伝学，臨床知識，解剖学，⼤学医学 質問応答: JMMLU-Med Tag: professional_medicine Question: 65歳の⼥性が失語症と右半⾝⿇痺のため⼊院した。その後、尿失禁を発症した。尿路感染症の 所⾒はなく、排尿障害の既往歴もない。最も可能性の⾼い診断は次のうちどれか? Option A: ⾃律神経因性膀胱 Option B: 運動⿇痺性膀胱 Option C: 反射神経因性膀胱 Option D: ⾮抑制性神経因性膀胱 Answer: D Medical
8. 8 医療⽂書から病名または医薬品情報を抽出 l 抽出対象の固有表現（tag） l d: 患者に実際に認められた病変や症状 l m-key: 薬品名 l m-val: 処⽅量など薬品に関わる値 l 医療⽂書 症例報告，肺がん患者の読影レポート，模擬看護記録 固有表現抽出: MRNER(disease, medicine), NRNER Tag: d Question: 以下の読影レポートにおいて、患者に実際に認められた病変や症状の存在を⽰す異常などの所 ⾒を表す表現は？ 「<読影レポート（紙⾯の都合上省略） >」 Answer: ['肺癌', '多発肺内転移', '⾻硬化性変化', '多発⾻転移', '結節'] Medical Reports disease medicine Named Entity Recognition Nursing Records
9. 9 症例報告における有害事象の可能性を分類 l 有害事象 医薬品の投与に伴って発⽣する好ましくない病気や症状 l タスクの種類（tag） l disease: 病名や症状が有害事象である可能性を分類 l medicine: 薬品が有害事象を引き起こしている可能性を分類 ⽂書分類: CRADE Tag: disease Question: 以下の症例報告において、「類上⽪細胞結節」がADE（有害事象）である可能性は？ 「<症例報告（紙⾯の都合上省略）>」 Option A: 無関係（ADEでない） Option B: ADEの可能性は低い Option C: おそらくADEである Option D: 確実にADEである Answer: A Case Reports Adverse Drug Event
10. 10 肺がん患者の読影レポートからTNM分類を予測 l TNM分類 がんの進⾏度合いを決定するために広く⽤いられている分類⽅法 l タスクの種類（tag） T（がんの⼤きさと浸潤），N（リンパ節転移），M（遠隔転移） ⽂書分類: RRTNM Tag: N Question:以下の読影レポートには所属リンパ節転移がありますか？ 「 <読影レポート（紙⾯の都合上省略） > 」 Option A: 所属リンパ節転移なし Option B: 同側の気管⽀周囲かつ/または同側肺⾨, 肺内リンパ節への転移で原発腫瘍の直接浸潤を含める Option C: 同側縦隔かつ/または気管分岐下リンパ節への転移 Option D: 対側縦隔, 対側肺⾨, 同側あるいは対側の前斜⾓筋, 鎖⾻上窩リンパ節への転移 Answer: A Radiology Reports Tumor, Nodes, Metastasis
11. 11 模擬Tweetから病気や症状の有無を分類 l 1⽇以内に本⼈または周囲の⼈間に症状があったか l 症状の種類（tag） インフルエンザ，下痢，花粉症，咳・たん， 頭痛，熱，⿐⽔・⿐詰まり，⾵邪 ⽂書分類: SMDIS Tag: influenza Question: SNSで以下の投稿をした本⼈または周囲の⼈間は、1⽇以内にインフルエンザでしたか？ 「インフルから回復したら部活復帰しますね。」 Option A: インフルエンザである Option B: インフルエンザでない Answer: A Social Media disease
12. 12 症例報告における2⽂の意味的類似度を予測 連続値ではなく多肢選択式（順序変数）による類似度 ⽂類似度: JCSTS Question:以下の2つの⽂の意味の類似度は？ S1: 下顎左右に智⻭が認められ,左右ともに⽔平に埋伏している S2: 上顎右側下顎左右に智⻭が認められ,下顎の智⻭は左右ともに⽔平に埋伏している Option A: ⼆つの⽂は完全に同等で、意味が同じである。 < 例（省略）> Option B: ⼆つの⽂はほぼ同等だが、いくつかの重要ではない詳細が異なる。 < 例（省略）> Option C: ⼆つの⽂は⼤まかに同等だが、いくつかの重要な情報が異なっていたり⽋けている。 < 例（省略）> Option D: ⼆つの⽂は同等ではないが、いくつかの詳細を共有している。 < 例（省略）> Option E: ⼆つの⽂は同等ではないが、同じトピックに関している。 < 例（省略）> Option F: ⼆つの⽂は完全に似ていない。 < 例（省略）> Answer: C Japanese Clinical Sentence Semantic Textual Similarity
13. 13 出⼒形式によって異なる評価指標 l 多肢選択式タスク（質問応答，⽂書分類，⽂類似度） l Accuracy（省略） 正解ラベルの分布が均衡であるため，シンプルな評価指標として l Cohenʼs kappa 選択肢数が異なるタスクを⽐較可能とするため，偶然の⼀致を考慮した評価指標として （選択肢が順序変数であるCRADEとJCSTSは線形重み付き） l 固有表現抽出 l 部分⼀致でのF1 例）「肝腫瘍」が正解の時，「肝腫瘍」，「腫瘍」，「転移性肝腫瘍」の全てが正解 l 完全⼀致でのF1（省略） 例）「肝腫瘍」が正解の時，「肝腫瘍」のみが正解 評価⽅法（1/2）
14. 14 GPT-4oと代表的な軽量LLM（10B以下）を評価 l 評価スクリプトもGitHubにて公開してます l システムプロンプト l 多肢選択式タスク 与えられた医学に関する質問と選択肢から、最も適切な回答を選択してください。なお、 回答には選択肢のアルファベット（例：A）のみを含め、他には何も含めないことを厳 守してください。 l 固有表現抽出 与えられた医学に関する質問から、最も適切な回答をしてください。なお、回答には Pythonのリスト形式（例：['回答1', '回答2']）のみを含め、他には何も含めないことを厳 守してください。 評価⽅法（2/2）
15. 15 全タスクにおいてGPT-4oが最も優れている 軽量LLMの中ではGemma-2-9Bが特に優秀な結果に タスクによってはGPT-4o-miniより性能が良い軽量LLMも 評価結果（1/7）：多肢選択式タスク ࣭໰Ԡ౴ จॻ෼ྨ จྨࣅ౓ .PEFM +..-6.FE $3"%& 335/. 4.%*4 +$454 ฏۉ HQUP       HQUPNJOJ       HFNNBCJU       -MBNB&-:;"+1#       .FUB-MBNB#*OTUSVDU       .FUB-MBNB#*OTUSVDU       -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW       2XFO#*OTUSVDU       HFNNBCJU       MMBNBZPVLPCJOTUSVDU      
16. 16 全体的にGPT-4o (+mini)の性能が⾼い GPT-4o (+mini)は特に医学遺伝学で満点に近い成績 軽量LLMは全体的に臨床知識において最も良い結果 評価結果（2/7） ：JMMLU-Med（医療知識問題） .PEFM ઐ໳ҩֶ ҩֶҨ఻ֶ ྟচ஌ࣝ ղ๤ֶ େֶҩֶ ૯߹ HQUP       HQUPNJOJ       HFNNBCJU       -MBNB&-:;"+1#       .FUB-MBNB#*OTUSVDU       .FUB-MBNB#*OTUSVDU       -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW       2XFO#*OTUSVDU       HFNNBCJU       MMBNBZPVLPCJOTUSVDU      
17. 17 軽量LLMでもGPT-4o-mini以上の成績を記録 LLMによって性能差が激しくほとんど解けていないLLMも 学習が難しいことや貴重な学習データが存在する可能性 評価結果（3/7） ：CRADE（有害事象） .PEFM ༀ඼ ࣬ױ ૯߹ HQUP    HQUPNJOJ    HFNNBCJU    -MBNB&-:;"+1#    .FUB-MBNB#*OTUSVDU    .FUB-MBNB#*OTUSVDU    -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW    2XFO#*OTUSVDU    HFNNBCJU    MMBNBZPVLPCJOTUSVDU   
18. 18 軽量LLMではリンパ節転移だけ解ける場合がある 必要な医学知識が⾼度だがGPT-4oが優れた成績 GPT-4oは読影レポートのデータを⼗分に学習している可能性 評価結果（4/7） ：RRTNM（癌の進⾏度） .PEFM ؞ͷ޿͕Γ ϦϯύઅసҠ ԕִసҠ ૯߹ HQUP     HQUPNJOJ     HFNNBCJU     -MBNB&-:;"+1#     .FUB-MBNB#*OTUSVDU     .FUB-MBNB#*OTUSVDU     -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW     2XFO#*OTUSVDU     HFNNBCJU     MMBNBZPVLPCJOTUSVDU    
19. 19 簡単なタスクである割にあまり解けてない 軽量LLMでもGPT-4oとそこまで性能に差はない ほとんどのデータは簡単だが⼀部のデータが難しい可能性 評価結果（5/7） ：SMDIS（症例の有無） .PEFM ΠϯϑϧΤϯβ Լཀྵ Ֆค঱ ֏ɾͨΜ ಄௧ ೤ ඓਫɾ ඓ٧·Γ ෩अ ૯߹ HQUP          HQUPNJOJ          HFNNBCJU          -MBNB&-:;"+1#          .FUB-MBNB#*OTUSVDU          .FUB-MBNB#*OTUSVDU          -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW          2XFO#*OTUSVDU          HFNNBCJU          MMBNBZPVLPCJOTUSVDU         
20. 20 GPT-4oなど⼀部のLLM以外はほぼ解けていない 他のタスクで性能が⾼いGemma-2-9Bでも性能が低い 軽量LLMで代替することがかなり難しいタスクである可能性 評価結果（6/7） ：JCSTS（⽂類似度） .PEFM ૯߹ HQUP  HQUPNJOJ  HFNNBCJU  -MBNB&-:;"+1#  .FUB-MBNB#*OTUSVDU  .FUB-MBNB#*OTUSVDU  -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW  2XFO#*OTUSVDU  HFNNBCJU  MMBNBZPVLPCJOTUSVDU 
21. 21 GPT-4oより軽量LLMが優れている 最も軽量なGemma-2-2Bでもかなり優秀な成績 抽出だけなら⽂脈情報があまり重要でないから？（要検証） 評価結果（7/7） ：固有表現抽出 .PEFM .3/&3EJTFBTF .3/&3NFEJDJOF /3/&3 ฏۉ HQUP     HQUPNJOJ     HFNNBCJU     -MBNB&-:;"+1#     .FUB-MBNB#*OTUSVDU     .FUB-MBNB#*OTUSVDU     -MBNB4XBMMPX#*OTUSVDUW     2XFO#*OTUSVDU     HFNNBCJU     MMBNBZPVLPCJOTUSVDU    
22. 22 応⽤タスクほど軽量LLMの活躍が期待できる l ⼤規模LLM（GPT-4oなど）でしか解けない l 専⾨的な医学知識に関する問題（JMMLU-Med） l 専⾨的な医学知識を含む⽂の意味的類似度（JCSTS） l 症例報告から有害事象の可能性を分類（CRADE） l 軽量LLM（10B以下程度）でも解ける可能性 （個⼈情報を含む⽂書を扱う際はこっちで解けると嬉しい） l 読影レポートから癌の進⾏度を予測（RRTNM） l 医療⽂書から疾患名や薬品情報の固有表現抽出（MRNER，NRNER） l 個⼈の発⾔から症状の有無を予測（SMDIS） まとめ 専⾨的な医学知識が 特に要求される？ （知識寄り？） 与えられたテキスト情報と ⼀般知識でも解きやすい？ （応⽤寄り？）
23. 23 今後も継続的にタスクを追加予定 l 病名を出現形から標準病名へ正規化 l 疾患名から疾患の分類コードであるICDコードを⽣成 l 医療，法律，倫理の観点による安全性評価（NTCIR-18） l 医療⽂書における関係抽出 l 医師国家試験の過去問 YANSでも発表するので興味あればぜひ来てください！ 9/5 (⽊) ポスターセッション1 11:40-12:40 おわりに