論文の概要: Applying Large Language Models for Causal Structure Learning in Non
Small Cell Lung Cancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07191v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 09:31:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 15:04:11.077446
- Title: Applying Large Language Models for Causal Structure Learning in Non
Small Cell Lung Cancer
- Title(参考訳): 非小細胞肺癌における因果構造学習への大規模言語モデルの適用
- Authors: Narmada Naik, Ayush Khandelwal, Mohit Joshi, Madhusudan Atre, Hollis
Wright, Kavya Kannan, Scott Hill, Giridhar Mamidipudi, Ganapati Srinivasa,
Carlo Bifulco, Brian Piening, Kevin Matlock
- Abstract要約: 因果発見は、医療AI研究において重要な役割を担っている。
本稿では,大言語モデルを用いて,因果発見におけるエッジの方向性を決定する問題について検討する。
その結果,LLMは因果グラフのエッジの方向を正確に予測でき,既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.248361703850774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal discovery is becoming a key part in medical AI research. These methods
can enhance healthcare by identifying causal links between biomarkers,
demographics, treatments and outcomes. They can aid medical professionals in
choosing more impactful treatments and strategies. In parallel, Large Language
Models (LLMs) have shown great potential in identifying patterns and generating
insights from text data. In this paper we investigate applying LLMs to the
problem of determining the directionality of edges in causal discovery.
Specifically, we test our approach on a deidentified set of Non Small Cell Lung
Cancer(NSCLC) patients that have both electronic health record and genomic
panel data. Graphs are validated using Bayesian Dirichlet estimators using
tabular data. Our result shows that LLMs can accurately predict the
directionality of edges in causal graphs, outperforming existing
state-of-the-art methods. These findings suggests that LLMs can play a
significant role in advancing causal discovery and help us better understand
complex systems.
- Abstract(参考訳): 因果発見は、医療ai研究の重要な部分になりつつある。
これらの方法は、バイオマーカー、人口統計、治療、結果の間の因果関係を識別することで医療を強化することができる。
医療専門家がより影響力のある治療や戦略を選択するのを助けることができる。
同時に、LLM(Large Language Models)は、パターンを特定し、テキストデータから洞察を生成する大きな可能性を示している。
本稿では,LLMを因果発見におけるエッジの方向決定問題に適用することを検討する。
具体的には、電子的健康記録とゲノムパネルデータの両方を有する非小細胞肺癌(NSCLC)患者に対して、本研究のアプローチを検証した。
グラフは表データを用いてベイズディリクレ推定器を用いて検証される。
その結果,LLMは因果グラフのエッジの方向を正確に予測でき,既存の最先端手法よりも優れていることがわかった。
これらの結果から,LSMは因果発見を促進する上で重要な役割を担い,複雑なシステムを理解する上で有効であることが示唆された。
関連論文リスト
- Explainable Biomedical Hypothesis Generation via Retrieval Augmented Generation enabled Large Language Models [46.05020842978823]
大規模言語モデル(LLM)はこの複雑なデータランドスケープをナビゲートする強力なツールとして登場した。
RAGGEDは、知識統合と仮説生成を伴う研究者を支援するために設計された包括的なワークフローである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T07:44:18Z) - XAI4LLM. Let Machine Learning Models and LLMs Collaborate for Enhanced In-Context Learning in Healthcare [16.79952669254101]
多層構造プロンプトを用いたゼロショット/ファウショットインコンテキスト学習(ICL)のための新しい手法を開発した。
また、ユーザと大規模言語モデル(LLM)間の2つのコミュニケーションスタイルの有効性についても検討する。
本研究は,性別バイアスや偽陰性率などの診断精度とリスク要因を系統的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-10T06:52:44Z) - Graph-Based Retriever Captures the Long Tail of Biomedical Knowledge [2.2814097119704058]
大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を要約して提示することで、情報の検索方法を変えつつある。
LLMはトレーニングセットから最も頻繁に見られる情報を強調し、まれな情報を無視する傾向があります。
本稿では,これらのクラスタをダウンサンプリングし,情報過負荷問題を緩和するために知識グラフを活用する新しい情報検索手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T18:31:11Z) - Discovery of the Hidden World with Large Language Models [100.38157787218044]
COAT: Causal representatiOn AssistanTについて紹介する。
COATは、非構造化データから潜在的な因果因子を抽出する因子プロジェクタとしてLLMを組み込んでいる。
LLMはデータ値の収集に使用される追加情報を提供するよう指示することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T12:18:54Z) - CohortGPT: An Enhanced GPT for Participant Recruitment in Clinical Study [17.96401880059829]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで大きな成功を収めています。
我々は,知識グラフを補助情報として,予測を行う際のLCMを導くことを提案する。
本手法は, 微調整手法と比較して, 良好な性能が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T04:43:00Z) - Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by
Large Language Models [59.89454513692417]
タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。
本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。
本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T09:12:28Z) - 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) - Understanding Breast Cancer Survival: Using Causality and Language
Models on Multi-omics Data [23.850817918011863]
乳がんと診断された患者の生存にゲノムの摂動がどう影響するかを調べるために因果探索アルゴリズムを利用した。
本研究は, 因果発見アルゴリズムを用いた患者の生命予後に関する重要な要因を明らかにするものである。
結果は、バイオメディカル文献に基づいて訓練された言語モデルによって検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-28T17:07:46Z) - Can large language models build causal graphs? [54.74910640970968]
大規模言語モデル(LLM)は因果グラフの構築プロセスを容易にする機会である。
LLMは、ユーザが使用する単語、コンテキスト、およびプロンプトの選定に脆弱であることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T22:05:31Z) - A Systematic Approach to Featurization for Cancer Drug Sensitivity
Predictions with Deep Learning [49.86828302591469]
35,000以上のニューラルネットワークモデルをトレーニングし、一般的な成果化技術を駆使しています。
RNA-seqは128以上のサブセットであっても非常に冗長で情報的であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T20:42:17Z)
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。