| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:A brief review on benchmarking for large language models evaluation in healthcare
Avtorji:ID Cilar Budler, Leona (Avtor)
ID Chen, Hongyu (Avtor)
ID Chen, Aokun (Avtor)
ID Topaz, Maxim (Avtor)
ID Tam, Wilson (Avtor)
ID Bian, Jiang (Avtor)
ID Štiglic, Gregor (Avtor)
Datoteke:URL https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/widm.70010
 
.pdf WIREs-Data-Min-Knowl---2025---Budler---A-Brief-Review-on-Ben.pdf (943,83 KB)
MD5: 132DFD2ED2C2E99251CEF9B5CEE42FF8
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.02 - Pregledni znanstveni članek
Organizacija:FZV - Fakulteta za zdravstvene vede
FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:This paper reviews benchmarking methods for evaluating large language models (LLMs) in healthcare settings. It highlights the importance of rigorous benchmarking to ensure LLMs' safety, accuracy, and effectiveness in clinical applications. The review also discusses the challenges of developing standardized benchmarks and metrics tailored to healthcare-specific tasks such as medical text generation, disease diagnosis, and patient management. Ethical considerations, including privacy, data security, and bias, are also addressed, underscoring the need for multidisciplinary collaboration to establish robust benchmarking frameworks that facilitate LLMs' reliable and ethical use in healthcare. Evaluation of LLMs remains challenging due to the lack of standardized healthcare-specific benchmarks and comprehensive datasets. Key concerns include patient safety, data privacy, model bias, and better explainability, all of which impact the overall trustworthiness of LLMs in clinical settings.
Ključne besede:artificial intelligence, benchmarking, chatbots, healthcare, large language models, natural language processing
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:17.02.2025
Datum sprejetja članka:11.03.2025
Datum objave:01.01.2025
Založnik:Wiley
Leto izida:2025
Št. strani:str. 1-16
Številčenje:Letn. 15, išt. 2, št. članka e70010
PID:20.500.12556/DKUM-92741 Novo okno
UDK:004.89:614
COBISS.SI-ID:234990851 Novo okno
DOI:10.1002/widm.70010 Novo okno
ISSN pri članku:1942-4795
Datum objave v DKUM:12.05.2025
Število ogledov:183
Število prenosov:21
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Wiley interdisciplinary reviews : Data mining and knowledge discovery
Založnik:John Wiley & Sons
ISSN:1942-4795
COBISS.SI-ID:15994646 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:GC-0001
Naslov:Artificial Intelligence for Science

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:01.01.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:umetna inteligenca, primerjalna analiza, zdravstvena oskrba, veliki jezikovni modeli, obdelava naravnega jezika


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici