Large Language Models Encode Clinical Knowledge
Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language understanding and generation, but the quality bar for medical and clinical applications is high. Today, attempts to assess models' clinical knowledge typically rely on automated evaluations on limited benchmarks. There is no standard to evaluate model predictions and reasoning across a breadth of tasks. To a
USMLE - Wikipedia
United States Medical Licensing Examination（USMLE、ユーエスエムエルイー、米国医師免許試験）は、FSMB（Federation of State Medical Boards：医事審議会連合）とNBME（National Board of Medical Examiners：国立医療試験審議会）によって主催される、アメリカ合衆国の医師免許試験。3ステップで構成される。 一般にアメリカ合衆国内のメディカル・スクールの在学生・卒業生（医学博士, M.D.）は、各州で医師免許取得の際にUSMLEの3段階の試験に合格することが要求される。また、アメリカ合衆国以外における医学校を卒業した学生がアメリカ合衆国各州で医師免許取得し診療を行う場合にも、USMLEの3段階の試験に合格することが必要である。 オステオパシーの在学生・卒業生（D.O.）の場合、US
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Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models
https://twitter.com/AziziShekoofeh/status/1607798892892164096?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E1607798892892164096%7Ctwgr%5E7ee2642ff7ba012dc57b5f78bfbb9c927cc61d39%7Ctwcon%5Es1_&ref_url=https%3A%2F%2Finterestingengineering.com%2Finnovation%2Fgoogle-deepmind-medpalm-language-model
