論文の概要: AE-GPT: Using Large Language Models to Extract Adverse Events from Surveillance Reports-A Use Case with Influenza Vaccine Adverse Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16150v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 03:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 16:09:19.248785
• Title: AE-GPT: Using Large Language Models to Extract Adverse Events from Surveillance Reports-A Use Case with Influenza Vaccine Adverse Events
• Title（参考訳）: AE-GPT:大規模言語モデルを用いてサーベイランスレポートから副次事象を抽出する-インフルエンザワクチン副次事象の事例
• Authors: Yiming Li, Jianfu Li, Jianping He, Cui Tao
• Abstract要約: 大言語モデル (LLMs) は臨床報告の中でAEを効果的に同定しカタログ化する可能性を示唆している。 本研究では特に,ALMのAE抽出能力を評価するためのAEに焦点を当てた。 微調整 GPT 3.5 モデル (AE-GPT) は0.704 マイクロ F1 スコアを厳密な試合、0.816 スコアを緩和した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.221548807536067
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though Vaccines are instrumental in global health, mitigating infectious diseases and pandemic outbreaks, they can occasionally lead to adverse events (AEs). Recently, Large Language Models (LLMs) have shown promise in effectively identifying and cataloging AEs within clinical reports. Utilizing data from the Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) from 1990 to 2016, this study particularly focuses on AEs to evaluate LLMs' capability for AE extraction. A variety of prevalent LLMs, including GPT-2, GPT-3 variants, GPT-4, and Llama 2, were evaluated using Influenza vaccine as a use case. The fine-tuned GPT 3.5 model (AE-GPT) stood out with a 0.704 averaged micro F1 score for strict match and 0.816 for relaxed match. The encouraging performance of the AE-GPT underscores LLMs' potential in processing medical data, indicating a significant stride towards advanced AE detection, thus presumably generalizable to other AE extraction tasks.
• Abstract（参考訳）: ワクチンは世界的な健康に役立ち、感染症やパンデミックの流行を緩和するが、時には有害事象(AE)を引き起こすことがある。 近年,Large Language Models (LLMs) は臨床報告の中でAEを効果的に同定し,カタログ化することを約束している。 1990年から2016年までのVAERS(Vaccine Adverse Event Reporting System)のデータを利用することで、特にALMのAE抽出能力を評価することに焦点を当てた。 GPT-2, GPT-3変異株, GPT-4, Llama 2を含む各種のLLMをInfluenzaワクチンを用いて検討した。 微調整 GPT 3.5 モデル (AE-GPT) は0.704 マイクロ F1 スコアを厳密な試合、0.816 スコアを緩和した。 AE-GPT の励振性能は、医学データ処理における LLM のポテンシャルを裏付けるもので、高度な AE 検出に向けた重要な歩みを示している。

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