論文の概要: Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on Patient-Trial Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16756v2
• Date: Sat, 5 Aug 2023 03:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 23:29:00.190060
• Title: Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on Patient-Trial Matching
• Title（参考訳）: 医療データ強化のための大規模言語モデル--患者とTrial Matchingの例
• Authors: Jiayi Yuan, Ruixiang Tang, Xiaoqian Jiang, Xia Hu
• Abstract要約: 患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。 本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.78442796596806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The process of matching patients with suitable clinical trials is essential for advancing medical research and providing optimal care. However, current approaches face challenges such as data standardization, ethical considerations, and a lack of interoperability between Electronic Health Records (EHRs) and clinical trial criteria. In this paper, we explore the potential of large language models (LLMs) to address these challenges by leveraging their advanced natural language generation capabilities to improve compatibility between EHRs and clinical trial descriptions. We propose an innovative privacy-aware data augmentation approach for LLM-based patient-trial matching (LLM-PTM), which balances the benefits of LLMs while ensuring the security and confidentiality of sensitive patient data. Our experiments demonstrate a 7.32% average improvement in performance using the proposed LLM-PTM method, and the generalizability to new data is improved by 12.12%. Additionally, we present case studies to further illustrate the effectiveness of our approach and provide a deeper understanding of its underlying principles.
• Abstract（参考訳）: 患者と適切な臨床試験を合わせるプロセスは、医学研究を進め、最適なケアを提供するために不可欠である。 しかし、現在のアプローチでは、データの標準化、倫理的考察、電子健康記録(EHR)と臨床試験基準との相互運用性の欠如といった課題に直面している。 本稿では,ehlsと臨床試験記述との互換性を改善するために,それらの高度な自然言語生成能力を活用することで,これらの課題に対処するための大規模言語モデル(llms)の可能性を検討する。 本稿では,LLMに基づく患者心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ・アウェアなデータ拡張手法を提案する。 本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新データの一般化性を12.12%向上させた。 さらに,本手法の有効性をさらに説明し,基礎となる原理をより深く理解するためのケーススタディを提示する。

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