論文の概要: Large Language Models for Biomedical Knowledge Graph Construction: Information extraction from EMR notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12473v2
• Date: Sat, 9 Dec 2023 17:31:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 22:52:23.280729
• Title: Large Language Models for Biomedical Knowledge Graph Construction: Information extraction from EMR notes
• Title（参考訳）: バイオメディカル知識グラフ構築のための大規模言語モデル:EMRノートからの情報抽出
• Authors: Vahan Arsenyan, Spartak Bughdaryan, Fadi Shaya, Kent Small, Davit Shahnazaryan
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)に基づくエンドツーエンド機械学習ソリューションを提案する。 KG構築プロセスで使用される物質は、疾患、因子、治療、および疾患を経験中に患者と共存する症状である。 提案手法の応用は加齢に伴う黄斑変性に対して実証される。
• 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: The automatic construction of knowledge graphs (KGs) is an important research area in medicine, with far-reaching applications spanning drug discovery and clinical trial design. These applications hinge on the accurate identification of interactions among medical and biological entities. In this study, we propose an end-to-end machine learning solution based on large language models (LLMs) that utilize electronic medical record notes to construct KGs. The entities used in the KG construction process are diseases, factors, treatments, as well as manifestations that coexist with the patient while experiencing the disease. Given the critical need for high-quality performance in medical applications, we embark on a comprehensive assessment of 12 LLMs of various architectures, evaluating their performance and safety attributes. To gauge the quantitative efficacy of our approach by assessing both precision and recall, we manually annotate a dataset provided by the Macula and Retina Institute. We also assess the qualitative performance of LLMs, such as the ability to generate structured outputs or the tendency to hallucinate. The results illustrate that in contrast to encoder-only and encoder-decoder, decoder-only LLMs require further investigation. Additionally, we provide guided prompt design to utilize such LLMs. The application of the proposed methodology is demonstrated on age-related macular degeneration.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフの自動構築(KGs)は医学における重要な研究領域であり、薬物発見と臨床試験設計にまたがる広範囲の応用がある。 これらの応用は、医学的および生物学的実体間の相互作用の正確な識別にかかっている。 本研究では、電子カルテノートを用いてKGを構築する大規模言語モデル(LLM)に基づくエンドツーエンド機械学習ソリューションを提案する。 KG構築プロセスで使用される物質は、疾患、因子、治療、および疾患を経験中に患者と共存する症状である。 医療応用における高品質な性能の重要要件を踏まえ, 各種アーキテクチャの12 LLMを総合的に評価し, その性能と安全性の評価を行う。 マキュラ・網膜研究所が提供するデータセットを手動でアノテートし,精度とリコールの双方を評価することで,アプローチの定量的有効性を評価する。 また、構造化出力を生成する能力や幻覚の傾向など、LCMの質的性能を評価する。 その結果、エンコーダのみとエンコーダのみとは対照的に、デコーダのみのLLMにはさらなる調査が必要であることが示された。 さらに、そのようなLCMを利用するためのガイド付きプロンプト設計を提供する。 提案手法の応用は加齢に伴う黄斑変性に対して実証される。

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