Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical Studies

論文の概要: Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical Studies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14120v5
Date: Wed, 21 Feb 2024 18:35:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-22 20:40:51.821398
Title: Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical Studies
Title（参考訳）: 臨床研究のための大規模言語モデルストリームライン自動機械学習
Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Tianyu Han, Mahshad Lotfinia, Christiane Kuhl, Jakob Nikolas Kather, Daniel Truhn, Sven Nebelung
Abstract要約: ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA)は、機械学習解析を効率的に行うためのGPT-4の拡張である。 ADAは、臨床結果を予測するために、元の研究のトレーニングデータに基づいて、最先端のMLモデルを自律的に開発した。興味深いことに、ChatGPT ADAで製作されたMLモデルは、しばしばそのモデルよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4889420816783963
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: A knowledge gap persists between machine learning (ML) developers (e.g., data scientists) and practitioners (e.g., clinicians), hampering the full utilization of ML for clinical data analysis. We investigated the potential of the ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA), an extension of GPT-4, to bridge this gap and perform ML analyses efficiently. Real-world clinical datasets and study details from large trials across various medical specialties were presented to ChatGPT ADA without specific guidance. ChatGPT ADA autonomously developed state-of-the-art ML models based on the original study's training data to predict clinical outcomes such as cancer development, cancer progression, disease complications, or biomarkers such as pathogenic gene sequences. Following the re-implementation and optimization of the published models, the head-to-head comparison of the ChatGPT ADA-crafted ML models and their respective manually crafted counterparts revealed no significant differences in traditional performance metrics (P>0.071). Strikingly, the ChatGPT ADA-crafted ML models often outperformed their counterparts. In conclusion, ChatGPT ADA offers a promising avenue to democratize ML in medicine by simplifying complex data analyses, yet should enhance, not replace, specialized training and resources, to promote broader applications in medical research and practice.
Abstract（参考訳）: 知識ギャップは、機械学習開発者(例えばデータサイエンティスト)と実践者(例えば臨床医)の間で持続し、臨床データ分析におけるMLの完全な利用を妨げる。 GPT-4の拡張であるChatGPT Advanced Data Analysis (ADA) の可能性を検討した。各種医療専門分野にわたる大規模な臨床試験の実際の臨床データセットと研究の詳細をChatGPT ADAに提示した。 ChatGPT ADAは、がんの発生、がんの進行、合併症、病原性遺伝子配列などのバイオマーカーなどの臨床結果を予測するために、オリジナルの研究のトレーニングデータに基づく最先端MLモデルを自律的に開発した。公開モデルの再実装と最適化により,chatgpt ada製mlモデルと手作業によるmlモデルの比較では,従来のパフォーマンス指標に有意差はみられなかった(p>0.071)。興味深いことに、ChatGPT ADAで製作されたMLモデルは、しばしばそのモデルよりも優れていた。結論として、chatgpt adaは、複雑なデータ分析をシンプルにすることで、医学におけるmlを民主化する有望な方法を提供しているが、医療研究と実践における幅広い応用を促進するために、専門的なトレーニングとリソースを強化すべきではない。

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