論文の概要: Surpassing GPT-4 Medical Coding with a Two-Stage Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13735v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 23:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:56:26.734774
• Title: Surpassing GPT-4 Medical Coding with a Two-Stage Approach
• Title（参考訳）: 2段階アプローチによるGPT-4医療符号化
• Authors: Zhichao Yang, Sanjit Singh Batra, Joel Stremmel, Eran Halperin
• Abstract要約: GPT-4 LLMは、医療コーディングタスクのICD符号の過剰な数を予測する。 LLM-codexは,まずエビデンス提案を発生させ,LSTMに基づく検証段階を用いる2段階のICD符号予測手法である。 我々のモデルは、医学的コーディングの精度、稀な符号の精度、文章レベルの証拠の特定を同時に達成する唯一の方法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7014913888753238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) show potential for clinical applications, such as clinical decision support and trial recommendations. However, the GPT-4 LLM predicts an excessive number of ICD codes for medical coding tasks, leading to high recall but low precision. To tackle this challenge, we introduce LLM-codex, a two-stage approach to predict ICD codes that first generates evidence proposals using an LLM and then employs an LSTM-based verification stage. The LSTM learns from both the LLM's high recall and human expert's high precision, using a custom loss function. Our model is the only approach that simultaneously achieves state-of-the-art results in medical coding accuracy, accuracy on rare codes, and sentence-level evidence identification to support coding decisions without training on human-annotated evidence according to experiments on the MIMIC dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、臨床決定支援や臨床試験レコメンデーションなどの臨床応用の可能性を示している。 しかし、GPT-4 LLMは医療用コーディングタスクのICD符号の過剰な数を予測するため、高いリコールはできるが精度は低い。 この課題に対処するために,LCMを用いた証拠提案を最初に生成し,LSTMに基づく検証段階を用いる2段階のICD符号予測手法であるLSM-codexを導入する。 LSTMはLLMの高精細度と人間の高精細度の両方から、カスタムロス関数を用いて学習する。 提案手法は,MIMICデータセットを用いた実験により,人手によるアノテートを訓練せずに,医学的コーディング精度,まれな符号の精度,および文章レベルのエビデンス識別を同時に達成する唯一の手法である。

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