論文の概要: Extracting detailed oncologic history and treatment plan from medical oncology notes with large language models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03853v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 18:03:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 15:27:00.139704
• Title: Extracting detailed oncologic history and treatment plan from medical oncology notes with large language models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた医療オンコロジーノートからの詳細なオンコロジー履歴と治療計画の抽出
• Authors: Madhumita Sushil, Vanessa E. Kennedy, Brenda Y. Miao, Divneet Mandair, Travis Zack, Atul J. Butte
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な医学自然言語処理タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示した。 そこで我々は, 患者の特徴, 腫瘍の特徴, 検査, 治療, 時間性などを含む, テキストオンコロジー情報に注釈を付けるための詳細なスキーマを開発した。 GPT-4モデルは全体の最高性能を示し、BLEU平均スコアは0.69、ROUGE平均スコアは0.72、複雑なタスクの平均精度は67%だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24629531282150877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Both medical care and observational studies in oncology require a thorough understanding of a patient's disease progression and treatment history, often elaborately documented in clinical notes. Despite their vital role, no current oncology information representation and annotation schema fully encapsulates the diversity of information recorded within these notes. Although large language models (LLMs) have recently exhibited impressive performance on various medical natural language processing tasks, due to the current lack of comprehensively annotated oncology datasets, an extensive evaluation of LLMs in extracting and reasoning with the complex rhetoric in oncology notes remains understudied. We developed a detailed schema for annotating textual oncology information, encompassing patient characteristics, tumor characteristics, tests, treatments, and temporality. Using a corpus of 10 de-identified breast cancer progress notes at University of California, San Francisco, we applied this schema to assess the abilities of three recently-released LLMs (GPT-4, GPT-3.5-turbo, and FLAN-UL2) to perform zero-shot extraction of detailed oncological history from two narrative sections of clinical progress notes. Our team annotated 2750 entities, 2874 modifiers, and 1623 relationships. The GPT-4 model exhibited overall best performance, with an average BLEU score of 0.69, an average ROUGE score of 0.72, and an average accuracy of 67% on complex tasks (expert manual evaluation). Notably, it was proficient in tumor characteristic and medication extraction, and demonstrated superior performance in inferring symptoms due to cancer and considerations of future medications. The analysis demonstrates that GPT-4 is potentially already usable to extract important facts from cancer progress notes needed for clinical research, complex population management, and documenting quality patient care.
• Abstract（参考訳）: 腫瘍学における医療と観察の研究は、患者の疾患の進行と治療の歴史を徹底的に理解する必要がある。 彼らの重要な役割にもかかわらず、現在のオンコロジー情報表現やアノテーションスキーマはこれらのノートに記録されている情報の多様性を完全にカプセル化していない。 大規模言語モデル(LLM)は、近年、様々な医学的自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示したが、現在、包括的な注釈付けオンコロジーデータセットが不足しているため、複雑なオンコロジーノートのレトリックによる抽出と推論におけるLLMの広範な評価がまだ検討されている。 症例の特徴,腫瘍の特徴,検査,治療,時間的特徴を包含して,テキストオンコロジー情報を注釈する詳細なスキーマを開発した。 カリフォルニア大学サンフランシスコ校の乳がん進展ノート10枚を用いて,最近リリースされた3つのLSM(GPT-4, GPT-3.5-turbo, FLAN-UL2)の能力評価を行い,臨床経過ノートの2項目から詳細な腫瘍学的履歴をゼロショット抽出した。 私たちのチームは2750のエンティティ、2874の修飾子、1623の関係を注釈付けしました。 gpt-4は、平均bleuスコア0.069、平均ルージュスコア0.072、複雑なタスクにおける平均精度67%(専門的な手作業による評価)で総合的に最高の性能を示した。 特に腫瘍の特徴や薬剤の抽出に優れており,癌による症状の推測や今後の薬剤の考察に優れた性能を示した。 この分析は、GPT-4が臨床研究、複雑な人口管理、高品質な患者ケアの文書化に必要ながん進展ノートから重要な事実を抽出するのに既に有用であることを示している。

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