論文の概要: CohortGPT: An Enhanced GPT for Participant Recruitment in Clinical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11346v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 04:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 13:43:25.591321
• Title: CohortGPT: An Enhanced GPT for Participant Recruitment in Clinical Study
• Title（参考訳）: CohortGPT : 臨床研究における参加型リクルートのための強化GPT
• Authors: Zihan Guan, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Dufan Wu, Hui Ren, Quanzheng Li, Xiang Li, Ninghao Liu
• Abstract要約: ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで大きな成功を収めています。 我々は,知識グラフを補助情報として,予測を行う際のLCMを導くことを提案する。 本手法は, 微調整手法と比較して, 良好な性能が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96401880059829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Participant recruitment based on unstructured medical texts such as clinical notes and radiology reports has been a challenging yet important task for the cohort establishment in clinical research. Recently, Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT have achieved tremendous success in various downstream tasks thanks to their promising performance in language understanding, inference, and generation. It is then natural to test their feasibility in solving the cohort recruitment task, which involves the classification of a given paragraph of medical text into disease label(s). However, when applied to knowledge-intensive problem settings such as medical text classification, where the LLMs are expected to understand the decision made by human experts and accurately identify the implied disease labels, the LLMs show a mediocre performance. A possible explanation is that, by only using the medical text, the LLMs neglect to use the rich context of additional information that languages afford. To this end, we propose to use a knowledge graph as auxiliary information to guide the LLMs in making predictions. Moreover, to further boost the LLMs adapt to the problem setting, we apply a chain-of-thought (CoT) sample selection strategy enhanced by reinforcement learning, which selects a set of CoT samples given each individual medical report. Experimental results and various ablation studies show that our few-shot learning method achieves satisfactory performance compared with fine-tuning strategies and gains superb advantages when the available data is limited. The code and sample dataset of the proposed CohortGPT model is available at: https://anonymous.4open.science/r/CohortGPT-4872/
• Abstract（参考訳）: 臨床ノートや放射線学報告などの非構造化医療文献に基づく参加採用は、臨床研究におけるコホート確立にとって難しいが重要な課題である。 近年、ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、言語理解、推論、生成における有望なパフォーマンスのおかげで、様々な下流タスクで大きな成功を収めている。 そして、与えられた医学文献の段落を疾病ラベルに分類するコホート採用タスクの解決可能性をテストするのは自然である。 しかし、医学的テキスト分類などの知識集約的な問題設定に適用すると、LSMは人間の専門家による決定を理解し、インプリード疾患ラベルを正確に特定することが期待されるため、LSMは概略的なパフォーマンスを示す。 考えられる説明は、医学的テキストのみを使用することで、LLMは言語が利用できる追加情報のリッチな文脈を無視するということである。 そこで本研究では,知識グラフを補助情報として,LLMの予測を導くことを提案する。 さらに,LLMを問題設定に適応させるために,強化学習によって強化されたチェーン・オブ・シント(CoT)サンプル選択戦略を適用し,個々の医療報告毎に一連のCoTサンプルを選択する。 実験結果と各種アブレーション実験により,本手法は微調整戦略に比べて良好な性能を得られ,利用可能なデータに制限がある場合の優れた性能が得られることが示された。 提案されたCohortGPTモデルのコードとサンプルデータセットは、https://anonymous.4open.science/r/CohortGPT-4872/で公開されている。

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