論文の概要: The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large Language Models and Foundation Models for EMRs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12961v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 23:54:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 16:09:10.906608
• Title: The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large Language Models and Foundation Models for EMRs
• Title（参考訳）: 臨床基礎モデルの揺るぎない基礎:EMRのための大規模言語モデルと基礎モデルに関する調査
• Authors: Michael Wornow, Yizhe Xu, Rahul Thapa, Birju Patel, Ethan Steinberg, Scott Fleming, Michael A. Pfeffer, Jason Fries, Nigam H. Shah
• Abstract要約: 非イメージングEMRデータに基づいて訓練された80以上の基礎モデルをレビューする。 ほとんどのモデルが、小さく、狭められた臨床データセットでトレーニングされていることが分かりました。 臨床基礎モデルの利点を評価するための評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7482228499062975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The successes of foundation models such as ChatGPT and AlphaFold have spurred significant interest in building similar models for electronic medical records (EMRs) to improve patient care and hospital operations. However, recent hype has obscured critical gaps in our understanding of these models' capabilities. We review over 80 foundation models trained on non-imaging EMR data (i.e. clinical text and/or structured data) and create a taxonomy delineating their architectures, training data, and potential use cases. We find that most models are trained on small, narrowly-scoped clinical datasets (e.g. MIMIC-III) or broad, public biomedical corpora (e.g. PubMed) and are evaluated on tasks that do not provide meaningful insights on their usefulness to health systems. In light of these findings, we propose an improved evaluation framework for measuring the benefits of clinical foundation models that is more closely grounded to metrics that matter in healthcare.
• Abstract（参考訳）: chatgptやalphafoldのような基礎モデルの成功は、患者ケアや病院の運営を改善するために、電子医療記録(emr)の類似モデルを構築することに大きな関心を寄せている。 しかし、最近の誇大広告は、これらのモデルの能力に対する理解において重大なギャップを曖昧にした。 我々は,非イメージングEMMデータ(臨床テキストおよび/または構造化データ)に基づいて訓練された80以上の基礎モデルをレビューし,そのアーキテクチャ,トレーニングデータ,潜在的なユースケースを記述した分類学を作成する。 殆どのモデルは、小さな、狭くスコープされた臨床データセット(MIMIC-IIIなど)や、広く公共のバイオメディカルコーパス(PubMedなど)で訓練されており、健康システムに対する有用性について有意義な洞察を与えていないタスクで評価されている。 これらの知見を踏まえて,医療において重要な指標により深く根ざした臨床基礎モデルの利点を評価するための,改善された評価枠組みを提案する。

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