Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Biomedical Causal Graph Construction

論文の概要: Large Language Models for Biomedical Causal Graph Construction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12473v1
Date: Sun, 29 Jan 2023 15:52:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 16:57:59.517674
Title: Large Language Models for Biomedical Causal Graph Construction
Title（参考訳）: バイオメディカル因果グラフ構築のための大規模言語モデル
Authors: Vahan Arsenyan, Davit Shahnazaryan
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と理解において印象的な能力を示している。本稿では,EMRノートを用いた因果関係解析のエンドツーエンド機械学習ソリューションを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic causal graph construction is of high importance in medical research. They have many applications, such as clinical trial criteria design, where identification of confounding variables is a crucial step. The quality bar for clinical applications is high, and the lack of public corpora is a barrier for such studies. Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language processing and understanding, so applying such models in clinical settings is an attractive direction, especially in clinical applications with complex relations between entities, such as diseases, symptoms and treatments. Whereas, relation extraction has already been studied using LLMs, here we present an end-to-end machine learning solution of causal relationship analysis between aforementioned entities using EMR notes. Additionally, in comparison to other studies, we demonstrate extensive evaluation of the method.
Abstract（参考訳）: 自動因果グラフ構築は医学研究において重要である。臨床治験基準設計など多くの応用があり、そこでは共起変数の同定が重要なステップである。臨床応用のための品質バーは高く,公的なコーパスの欠如が研究の障壁となっている。大規模言語モデル(llm)は自然言語処理と理解において印象的な能力を示しており、特に疾患、症状、治療などの複雑な関係を持つ臨床応用において、臨床環境でのモデルの適用は魅力的な方向である。関係抽出はすでにLLMを用いて研究されているが,EMRノートを用いた因果関係解析のエンドツーエンド機械学習ソリューションを提案する。また,他の研究と比較して,本手法の広範な評価を行った。

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