Enhancing Medical Readiness with LLMs: A Low-Resource OTC Support Bot for Deployed Units
Notice bibliographique
Résumé
In military and expeditionary (maritime) health care environments where isolation, safety, limited personnel, and resource constraints can threaten the delivery of frontline health care, access to timely and knowledgeable medical assistance can be extremely valuable. The purpose of this paper is to investigate the use of large language models (LLMs) in military and maritime health care environments by creating an AI-powered, Over-the-Counter (OTC) Medication Assistance Bot using the Mistral-7B model. The bot is intended to be deployed within tactical, or even shipboard systems, and it would empower autonomous, in-the-moment recommendations of medications for specific symptoms, while mitigating the risks associated with deploying personnel self-medicating through potential non-fundamental use errors. For this work, we employed Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tune the system, and the bot was trained on a specific dataset derived from material on pharmacological sources, contextualized for medical practices in the Philippines. Based on evaluation the model achieved an average F1-score of 0.7296, which is above the 0.60-0.70 expected levels of performance for medical dialogue systems. The research shows promise for the model as it enhances combat and maritime healthcare readiness by providing consistent, low-bandwidth, and local medical assistance when connected medical supervision may not be immediately available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».