論文の概要: Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05052v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 09:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 15:14:10.745032
• Title: Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる構造化データ抽出による解釈可能な医療診断
• Authors: Aleksa Bisercic, Mladen Nikolic, Mihaela van der Schaar, Boris Delibasic, Pietro Lio, Andrija Petrovic
• Abstract要約: タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。 本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。 本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.89454513692417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tabular data is often hidden in text, particularly in medical diagnostic reports. Traditional machine learning (ML) models designed to work with tabular data, cannot effectively process information in such form. On the other hand, large language models (LLMs) which excel at textual tasks, are probably not the best tool for modeling tabular data. Therefore, we propose a novel, simple, and effective methodology for extracting structured tabular data from textual medical reports, called TEMED-LLM. Drawing upon the reasoning capabilities of LLMs, TEMED-LLM goes beyond traditional extraction techniques, accurately inferring tabular features, even when their names are not explicitly mentioned in the text. This is achieved by combining domain-specific reasoning guidelines with a proposed data validation and reasoning correction feedback loop. By applying interpretable ML models such as decision trees and logistic regression over the extracted and validated data, we obtain end-to-end interpretable predictions. We demonstrate that our approach significantly outperforms state-of-the-art text classification models in medical diagnostics. Given its predictive performance, simplicity, and interpretability, TEMED-LLM underscores the potential of leveraging LLMs to improve the performance and trustworthiness of ML models in medical applications.
• Abstract（参考訳）: 表データはしばしばテキスト、特に医療診断レポートに隠されている。 従来の機械学習(ML)モデルは、表のデータを扱うように設計されており、そのような形式で情報を効果的に処理することはできない。 一方で、テキスト処理に優れた大規模言語モデル(llm)は、表データモデリングに最適なツールではないだろう。 そこで本研究では,TEMED-LLMと呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。 LLMの推論能力に基づいて、TEMED-LLMは従来の抽出技法を超越し、テキストに名前が明示的に言及されていない場合でも、正確に表形式の特徴を推測する。 これはドメイン固有の推論ガイドラインと提案するデータ検証と推論訂正フィードバックループを組み合わせることで実現される。 決定木やロジスティック回帰といった解釈可能なMLモデルを抽出および検証データに適用することにより、エンドツーエンドの解釈可能な予測が得られる。 本手法は,医療診断における最先端のテキスト分類モデルを大きく上回っている。 TEMED-LLMはその予測性能、簡易性、解釈可能性から、医療応用におけるMLモデルの性能と信頼性を向上させるためにLLMを活用する可能性を強調している。

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