論文の概要: CHiLL: Zero-shot Custom Interpretable Feature Extraction from Clinical Notes with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12343v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 18:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 13:06:13.845620
• Title: CHiLL: Zero-shot Custom Interpretable Feature Extraction from Clinical Notes with Large Language Models
• Title（参考訳）: chill: 大きな言語モデルを用いた臨床ノートからのゼロショットカスタム解釈可能な特徴抽出
• Authors: Denis Jered McInerney, Geoffrey Young, Jan-Willem van de Meent, Byron C. Wallace
• Abstract要約: CHiLLは、専門家が作成したクエリでLLMにプロンプトして、ヘルスレコードから解釈可能な機能を生成する。 結果として生じる雑音ラベルは、単純な線形分類器を訓練するために使用される。 自動抽出された特徴を用いた線形モデルは参照特徴を用いたモデルと互換性があり、"Bag-of-Words"特徴を用いた線形モデルよりも高い解釈性が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.048687797399637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose CHiLL (Crafting High-Level Latents), an approach for natural-language specification of features for linear models. CHiLL prompts LLMs with expert-crafted queries to generate interpretable features from health records. The resulting noisy labels are then used to train a simple linear classifier. Generating features based on queries to an LLM can empower physicians to use their domain expertise to craft features that are clinically meaningful for a downstream task of interest, without having to manually extract these from raw EHR. We are motivated by a real-world risk prediction task, but as a reproducible proxy, we use MIMIC-III and MIMIC-CXR data and standard predictive tasks (e.g., 30-day readmission) to evaluate this approach. We find that linear models using automatically extracted features are comparably performant to models using reference features, and provide greater interpretability than linear models using "Bag-of-Words" features. We verify that learned feature weights align well with clinical expectations.
• Abstract（参考訳）: 線形モデルの特徴を自然言語で記述する手法としてCHiLL(Crafting High-Level Latents)を提案する。 CHiLLは、専門家が作成したクエリでLLMにプロンプトして、ヘルスレコードから解釈可能な機能を生成する。 結果として生じるノイズラベルは、単純な線形分類器を訓練するために使用される。 llmへのクエリに基づいて機能を生成することで、医師は自身のドメインの専門知識を使って、興味のある下流のタスクに臨床的に意味のある機能を開発できるようになる。 我々は、現実世界のリスク予測タスクに動機付けられているが、再現可能なプロキシとして、MIMIC-IIIとMIMIC-CXRデータと標準予測タスク(例:30日読み出し)を用いてこのアプローチを評価する。 自動抽出された特徴を用いた線形モデルは参照特徴を用いたモデルと互換性があり、"Bag-of-Words"特徴を用いた線形モデルよりも高い解釈性が得られる。 学習した機能重みが臨床上の期待に合致していることを確認する。

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