論文の概要: Enhancing Phenotype Recognition in Clinical Notes Using Large Language
Models: PhenoBCBERT and PhenoGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06294v2
- Date: Thu, 9 Nov 2023 15:18:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 18:01:09.399274
- Title: Enhancing Phenotype Recognition in Clinical Notes Using Large Language
Models: PhenoBCBERT and PhenoGPT
- Title（参考訳）: 大型言語モデルを用いた臨床ノートにおける表現型認識の強化: phenobcbert と phenogpt
- Authors: Jingye Yang, Cong Liu, Wendy Deng, Da Wu, Chunhua Weng, Yunyun Zhou,
Kai Wang
- Abstract要約: 我々は,BERTモデルであるPhenoBCBERTとGPTモデルであるPhenoGPTの2種類のモデルを開発した。
我々は,HPOを特徴としない新規な表現型概念を含む,より表現型的な概念を抽出できることを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.20254354103518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We hypothesize that large language models (LLMs) based on the transformer
architecture can enable automated detection of clinical phenotype terms,
including terms not documented in the HPO. In this study, we developed two
types of models: PhenoBCBERT, a BERT-based model, utilizing Bio+Clinical BERT
as its pre-trained model, and PhenoGPT, a GPT-based model that can be
initialized from diverse GPT models, including open-source versions such as
GPT-J, Falcon, and LLaMA, as well as closed-source versions such as GPT-3 and
GPT-3.5. We compared our methods with PhenoTagger, a recently developed HPO
recognition tool that combines rule-based and deep learning methods. We found
that our methods can extract more phenotype concepts, including novel ones not
characterized by HPO. We also performed case studies on biomedical literature
to illustrate how new phenotype information can be recognized and extracted. We
compared current BERT-based versus GPT-based models for phenotype tagging, in
multiple aspects including model architecture, memory usage, speed, accuracy,
and privacy protection. We also discussed the addition of a negation step and
an HPO normalization layer to the transformer models for improved HPO term
tagging. In conclusion, PhenoBCBERT and PhenoGPT enable the automated discovery
of phenotype terms from clinical notes and biomedical literature, facilitating
automated downstream tasks to derive new biological insights on human diseases.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模言語モデル(llms)は,hpoに記録されていない用語を含む臨床表現型の自動検出を可能にすると仮定した。
本研究では,PhenoBCBERT,Bio+Clinical BERTを事前学習モデルとして活用したBERTベースモデル,PhenoGPT,GPT-J,Falcon,LLaMAなどのオープンソースバージョン,GPT-3,GPT-3.5などのオープンソースバージョンを含む多様なGPTモデルから初期化可能なGPTベースモデルを開発した。
我々は,ルールベースとディープラーニングを組み合わせたHPO認識ツールであるPhenoTaggerとの比較を行った。
我々はHPOを特徴としない新しい概念を含む表現型概念を抽出できることを発見した。
また,新しい表現型情報を認識し,抽出する方法を説明するために,生物医学文献のケーススタディも行った。
モデルアーキテクチャ,メモリ使用量,速度,精度,プライバシ保護など,さまざまな面で,現在のbertベースとgptベースの表現型タグモデルを比較した。
また,hpoターゲティングの改善のために,トランスフォーマーモデルにネゲーションステップとhpo正規化層を追加することも検討した。
結論として、phenobcbert と phenogpt は臨床ノートや生物医学文献から表現型用語の自動発見を可能にし、ヒトの疾患に対する新しい生物学的洞察を導出するための下流のタスクの自動化を容易にする。
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