論文の概要: RadOnc-GPT: A Large Language Model for Radiation Oncology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10160v2
- Date: Fri, 22 Sep 2023 05:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 17:33:41.962713
- Title: RadOnc-GPT: A Large Language Model for Radiation Oncology
- Title（参考訳）: RadOnc-GPT:放射線腫瘍学のための大規模言語モデル
- Authors: Zhengliang Liu, Peilong Wang, Yiwei Li, Jason Holmes, Peng Shu, Lian
Zhang, Chenbin Liu, Ninghao Liu, Dajiang Zhu, Xiang Li, Quanzheng Li, Samir
H. Patel, Terence T. Sio, Tianming Liu, Wei Liu
- Abstract要約: RadOnc-GPTは、アリゾナ州のマヨクリニックの放射線腫瘍学患者記録と臨床記録の大規模なデータセットに基づいて微調整された。
このモデルは、放射線治療レギュレータの生成、最適な放射線モダリティの決定、診断記述/ICDコードの提供という、3つの重要なタスクを指導チューニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.92077650252404
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents RadOnc-GPT, a large language model specialized for
radiation oncology through advanced tuning methods. RadOnc-GPT was finetuned on
a large dataset of radiation oncology patient records and clinical notes from
the Mayo Clinic in Arizona. The model employs instruction tuning on three key
tasks - generating radiotherapy treatment regimens, determining optimal
radiation modalities, and providing diagnostic descriptions/ICD codes based on
patient diagnostic details. Evaluations conducted by comparing RadOnc-GPT
outputs to general large language model outputs showed that RadOnc-GPT
generated outputs with significantly improved clarity, specificity, and
clinical relevance. The study demonstrated the potential of using large
language models fine-tuned using domain-specific knowledge like RadOnc-GPT to
achieve transformational capabilities in highly specialized healthcare fields
such as radiation oncology.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,放射線オンコロジーに特化した大規模言語モデルRadOnc-GPTを提案する。
RadOnc-GPTは、アリゾナ州のマヨクリニックの放射線腫瘍学患者記録と臨床記録の大規模なデータセットに基づいて微調整された。
このモデルは、放射線治療のレギュラーを生成すること、最適な放射線モダリティを決定すること、患者診断の詳細に基づいて診断記述/ICDコードを提供する3つの重要なタスクを指導する。
RadOnc-GPT出力と一般大言語モデル出力を比較した結果,RadOnc-GPT出力は明瞭度,特異度,臨床関連性が有意に向上した。
この研究は、RadOnc-GPTのようなドメイン固有の知識を用いて、放射線腫瘍学のような高度に専門化された医療分野における変換能力を達成するために、大規模言語モデルを使用することの可能性を示した。
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