論文の概要: CPLLM: Clinical Prediction with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11295v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 13:24:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 12:45:59.247394
- Title: CPLLM: Clinical Prediction with Large Language Models
- Title(参考訳): CPLLM:大規模言語モデルによる臨床予測
- Authors: Ofir Ben Shoham, Nadav Rappoport
- Abstract要約: 本稿では,臨床疾患予測のためのLLM(Large Language Model)を微調整する手法を提案する。
私たちは、ロジスティック回帰、RETAIN、Med-BERTなど、さまざまなベースラインと比較した。
実験の結果,CPLLMはPR-AUCとROC-AUCの両方で試験されたモデルを上回ることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.08367723732029232
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present Clinical Prediction with Large Language Models (CPLLM), a method
that involves fine-tuning a pre-trained Large Language Model (LLM) for clinical
disease prediction. We utilized quantization and fine-tuned the LLM using
prompts, with the task of predicting whether patients will be diagnosed with a
target disease during their next visit or in the subsequent diagnosis,
leveraging their historical diagnosis records. We compared our results versus
various baselines, including Logistic Regression, RETAIN, and Med-BERT, which
is the current state-of-the-art model for disease prediction using structured
EHR data. Our experiments have shown that CPLLM surpasses all the tested models
in terms of both PR-AUC and ROC-AUC metrics, displaying noteworthy enhancements
compared to the baseline models.
- Abstract(参考訳): 臨床疾患予測のための訓練済みのLarge Language Model (LLM) を微調整する手法であるLarge Language Models (CPLLM) を用いて臨床予測を行う。
本研究は,患者が来訪中に対象疾患と診断されるかどうかを予測し,過去の診断記録を活用することを目的として,定量化とLPMの微調整を行った。
我々は,ehrの構造化データを用いて,疾患予測の最先端モデルであるロジスティック回帰,保留,およびmed-bertなど,さまざまなベースラインとの比較を行った。
実験の結果,CPLLMはPR-AUCとROC-AUCの両方の指標で試験対象モデルを上回っており,ベースラインモデルと比較して顕著な拡張が見られた。
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