論文の概要: Enhancing Health Data Interoperability with Large Language Models: A
FHIR Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12989v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 20:09:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:43:08.202909
- Title: Enhancing Health Data Interoperability with Large Language Models: A
FHIR Study
- Title(参考訳): 大規模言語モデルによる健康データ相互運用の促進:FHIRによる研究
- Authors: Yikuan Li, Hanyin Wang, Halid Yerebakan, Yoshihisa Shinagawa and Yuan
Luo
- Abstract要約: 本研究では,医療データの相互運用性を高めるための大規模言語モデル(LLM)の能力について検討した。
臨床テキストの3,671個のスニペットを用いて, LLMは多段階の自然言語処理と人間のキャリブレーション処理を合理化するだけでなく, 人間のアノテーションと比較した場合の精度を90%以上向上することを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.918194175207702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this study, we investigated the ability of the large language model (LLM)
to enhance healthcare data interoperability. We leveraged the LLM to convert
clinical texts into their corresponding FHIR resources. Our experiments,
conducted on 3,671 snippets of clinical text, demonstrated that the LLM not
only streamlines the multi-step natural language processing and human
calibration processes but also achieves an exceptional accuracy rate of over
90% in exact matches when compared to human annotations.
- Abstract(参考訳): 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の医療データの相互運用性を高める能力について検討した。
我々はLSMを利用して臨床テキストを対応するFHIRリソースに変換する。
臨床テキストの3,671個のスニペットを用いて, LLMは多段階の自然言語処理と人間のキャリブレーション処理を合理化するだけでなく, 人間のアノテーションと比較した場合の精度を90%以上向上することを示した。
関連論文リスト
- IITK at SemEval-2024 Task 2: Exploring the Capabilities of LLMs for Safe Biomedical Natural Language Inference for Clinical Trials [4.679320772294786]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端の性能を示す。
本研究は,乳がん臨床治験報告(CTR)における自然言語推論(NLI)実施時のLSMsの堅牢性,一貫性,忠実な推論について検討する。
論理的問題解決におけるLLMの推論能力とその適応性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T05:44:53Z) - Zero-shot Causal Graph Extrapolation from Text via LLMs [50.596179963913045]
我々は,自然言語から因果関係を推定する大規模言語モデル (LLM) の能力を評価する。
LLMは、(特別な)トレーニングサンプルを必要とせずにペア関係のベンチマークで競合性能を示す。
我々は、反復的なペアワイズクエリを通して因果グラフを外挿するアプローチを拡張した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T13:14:38Z) - Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data
Generation with Large Language Models [48.07083163501746]
臨床自然言語処理には、ドメイン固有の課題に対処できる方法が必要である。
我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。
7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T04:37:28Z) - Adapted Large Language Models Can Outperform Medical Experts in Clinical Text Summarization [8.456700096020601]
大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理 (NLP) において有望であるが, 様々な臨床要約タスクにおける有効性は証明されていない。
本研究では,4つの臨床要約課題にまたがる8つのLCMに適応法を適用した。
10名の医師による臨床読影者を対象に, 要約, 完全性, 正当性, 簡潔性を評価した。ほとんどの場合, ベスト適応LSMの要約は, 医用専門家の要約と比べ, 同等(45%), 上等(36%)である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T05:15:01Z) - Aligning Large Language Models for Clinical Tasks [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい適応性を示しており、明示的に訓練されていないタスクに精通する能力を示している。
我々は「Expand-guess-refine」として知られる医療質問応答のためのアライメント戦略を提案する。
この手法の予備的な分析により、USMLEデータセットから得られた質問のサブセットで70.63%のスコアが得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T10:20:06Z) - MedAlign: A Clinician-Generated Dataset for Instruction Following with
Electronic Medical Records [60.35217378132709]
大型言語モデル(LLM)は、人間レベルの流布で自然言語の指示に従うことができる。
医療のための現実的なテキスト生成タスクにおけるLCMの評価は依然として困難である。
我々は、EHRデータのための983の自然言語命令のベンチマークデータセットであるMedAlignを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-27T12:24:39Z) - Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。
正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。
本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T22:05:11Z) - Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on
Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:14:00Z) - Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset,
Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。
我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T06:09:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。