Avancer le support multilingue dans l'IA médicale

Ces dernières années, le domaine médical a vu une montée en flèche de l'utilisation de modèles de langage (LLMs) pour aider les professionnels de santé. Ces modèles peuvent aider pour diverses tâches, comme répondre à des questions médicales, résumer des infos, ou aider au diagnostic. Mais la plupart des modèles existants se concentrent surtout sur l'anglais, ce qui limite leur utilité dans les populations linguistiquement diverses. Ce travail vise à créer un modèle de langage multilingue spécifiquement pour le domaine médical afin de fournir de meilleures ressources aux patients non anglophones et aux prestataires de soins de santé.

#Le Besoin de Modèles de Langage Multilingues en Médecine

La langue ne devrait pas être une barrière à l'accès à des soins de qualité. Dans de nombreux systèmes de santé, les patients ont du mal à communiquer avec les prestataires à cause des différences linguistiques. Ça peut mener à des malentendus, des diagnostics incorrects, et des traitements inadéquats. En développant des modèles capables de comprendre et de générer des réponses dans plusieurs langues, on peut améliorer considérablement la communication entre les patients et les professionnels de santé.

De plus, la plupart des connaissances médicales sont seulement disponibles en anglais. Ça limite l'accès à des infos médicales critiques pour les personnes qui parlent d'autres langues. En développant un modèle multilingue, on peut combler ce fossé et rendre les ressources médicales plus accessibles à un plus large public.

#Aperçu des Contributions

Ce travail se concentre sur trois contributions principales :

1. Création d'un Corpus Médical Multilingue : On a construit un corpus médical multilingue complet contenant plus de 25 milliards de tokens dans six langues principales : anglais, chinois, japonais, français, russe et espagnol. Ce corpus est conçu pour faciliter l'entraînement des modèles de langage pour le domaine médical.

2. Introduction d'un Référentiel Médical Multilingue : On a établi un nouveau référentiel pour évaluer les performances des modèles multilingues dans la réponse à des questions médicales. Ce référentiel comprend des questions à choix multiples et la Génération de justifications pour différentes langues.

3. Évaluation des Modèles Existants : On a évalué divers modèles de langage open-source populaires sur notre référentiel, y compris ceux qui ont été entraînés davantage sur notre corpus multilingue. Cette évaluation aide à identifier les forces et les faiblesses des modèles actuels et fournit des idées pour de futures améliorations.

#Développement du Corpus Médical Multilingue

#Sources de Données

Pour créer le corpus médical multilingue, on a rassemblé des données de plusieurs sources :

1. Corpus Général Multilingue : On a filtré le contenu médical de vastes jeux de données généraux, s'assurant que les textes résultants étaient à la fois médicaux et diversifiés.

2. Manuels Médicaux : On a collecté une gamme de manuels médicaux dans différentes langues, convertissant leur contenu en formats textes exploitables.

3. Sites Web Médicaux : On a crawlé divers sites web médicaux réputés pour rassembler des données supplémentaires, assurant une base large de connaissances médicales.

4. Corpus Médicaux Existants à Petite Échelle : On a intégré plusieurs jeux de données médicaux existants pour enrichir encore le corpus.

Notre corpus final, appelé MMedC, reflète le langage nuancé et la terminologie utilisée dans divers contextes médicaux, ce qui en fait une ressource précieuse pour l'entraînement des modèles de langage.

#Préparation des Données

Un processus rigoureux de préparation des données a été entrepris pour garantir la qualité et la pertinence :

• Filtrage : On a appliqué des critères spécifiques pour filtrer le contenu non pertinent tout en conservant les infos médicalement pertinentes. Ceci a été fait pour créer un jeu de données ciblé.

• Conversion de Texte : Pour les données provenant de manuels, on a utilisé la technologie de Reconnaissance Optique de Caractères (OCR) pour garantir que le texte était correctement converti en format numérique.

• Contrôles de Qualité : Des vérifications manuelles ont été effectuées sur un échantillon des données pour vérifier leur pertinence médicale et leur précision.

En conséquence, MMedC peut soutenir l'entraînement de modèles capables de comprendre des textes médicaux dans plusieurs langues.

#Établissement du Référentiel Médical Multilingue

#Le Besoin d'un Référentiel

Le manque de référentiels standardisés pour évaluer les modèles de langage médicaux dans différentes langues a freiné les progrès dans ce domaine. Pour y remédier, on a créé un référentiel complet appelé MMedBench. Ce référentiel permet une évaluation cohérente des modèles multilingues dans le domaine médical.

#Composants du Référentiel

MMedBench se compose de questions à choix multiples dérivées de jeux de données existants de questions-réponses médicales. Chaque question comprend plusieurs options de réponse, et les réponses correctes incluent une justification pour les soutenir. Cela permet une évaluation plus approfondie des capacités de raisonnement d'un modèle.

#Structure de MMedBench

Le référentiel comprend :

• 53 566 Paires QA : Celles-ci sont divisées en ensembles d'entraînement et de test, avec un accent particulier sur divers sujets médicaux.

• Sujets Divers : Les questions couvrent une large gamme de sujets médicaux, assurant que les modèles sont évalués sur leur compréhension de différentes disciplines médicales.

• Génération de Justifications : Chaque question est accompagnée d'une explication de la réponse correcte, permettant une évaluation plus approfondie des capacités de raisonnement des modèles.

#Évaluation des Modèles Existants

#Le Processus d'Évaluation

On a mené une série d'évaluations pour évaluer l'efficacité des modèles de langage existants sur MMedBench. Cela impliquait de tester des modèles populaires et ceux ayant été davantage entraînés sur MMedC.

#Modèles Évalués

Les modèles évalués comprennent :

• Modèles Open-source : Comme Llama 2 et Mistral, qui sont conçus pour prendre en charge plusieurs langues.

• Modèles Spécifiques au Médical : Développés pour répondre spécifiquement au domaine médical.

• Modèles Proprietaires : Y compris GPT-3.5 et GPT-4, qui ont démontré de bonnes performances dans diverses applications.

#Métriques d'Évaluation

La performance des modèles a été évaluée selon deux principales métriques :

1. Précision dans les Questions à Choix Multiples : Cela mesure combien un modèle peut bien sélectionner la bonne réponse parmi un ensemble d'options.

2. Capacité à Générer des Justifications : Cela évalue combien un modèle peut articuler avec précision son raisonnement derrière la sélection d'une réponse.

En analysant ces métriques à travers différents modèles, on a pu déterminer quels modèles ont obtenu les meilleurs résultats dans des contextes médicaux multilingues.

#Principales Conclusions

#Performance des Modèles Multilingues

Nos évaluations ont révélé que les modèles multilingues montraient généralement de bonnes performances en anglais mais peinaient dans d'autres langues. Les modèles ayant reçu un entraînement supplémentaire sur MMedC ont montré des améliorations significatives dans la compréhension et la génération de réponses dans plusieurs langues.

#Importance de la Génération de Justifications

La capacité à générer des justifications est cruciale pour les applications médicales. Cela indique non seulement la compréhension d'un modèle, mais aide aussi à instaurer la confiance entre patients et prestataires de soins. Les modèles qui pouvaient articuler leur raisonnement ont reçu des notes plus élevées lors des évaluations.

#Le Rôle de la Qualité des Données

Nos résultats soulignent l'importance de données d'entraînement de haute qualité. Les modèles formés sur des jeux de données divers et pertinents ont constamment surpassé ceux formés sur des corpus généraux.

#Directions Futures

#Expansion du Corpus Multilingue

Bien qu'on ait fait des progrès significatifs dans la création de MMedC, il est nécessaire d'élargir pour inclure plus de langues, comme l'allemand et l'arabe. Cela améliorera la portée du modèle et augmentera son applicabilité dans le monde entier.

#Aborder les Limitations

Nos modèles actuels partagent certaines limitations avec les modèles de langage existants, en particulier concernant la génération de faits incorrects ou de "hallucinations". La recherche future se concentrera sur l'affinement de ces modèles pour minimiser ces problèmes.

#Développement de Solutions Augmentées par la Recherche

Un domaine prometteur pour une exploration plus poussée est le développement de méthodes de génération augmentées par la recherche. Cela implique d'améliorer les modèles en leur permettant d'accéder à des bases de connaissances externes, ce qui peut aider à améliorer la précision et la fiabilité des réponses.

#Conclusion

Le développement d'un modèle de langage multilingue pour le domaine médical représente une avancée significative vers l'amélioration de l'accès aux soins de santé et de la communication. En créant un corpus multilingue robuste et en établissant un référentiel pour l'évaluation, on espère faciliter la croissance de modèles capables de comprendre et de traiter l'information médicale à travers les langues. Ce travail pave la voie à de meilleurs résultats de santé pour des populations diverses, garantissant que la langue n'est plus une barrière à la réception de soins médicaux de qualité.

Alors qu'on continue de peaufiner ces modèles, on vise à élargir leurs capacités, à améliorer leur précision et, finalement, à renforcer le rôle précieux qu'ils jouent dans les milieux de soins de santé. Des modèles multilingues comme MMedLM 2 sont des outils vitaux pour combler les lacunes dans les connaissances médicales et faciliter une communication efficace dans les services de santé, contribuant à de meilleurs résultats sanitaires dans le monde entier.