論文の概要: LLMs Accelerate Annotation for Medical Information Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02296v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 19:26:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:50:46.220055
• Title: LLMs Accelerate Annotation for Medical Information Extraction
• Title（参考訳）: LLMによる医療情報抽出の高速化
• Authors: Akshay Goel, Almog Gueta, Omry Gilon, Chang Liu, Sofia Erell, Lan Huong Nguyen, Xiaohong Hao, Bolous Jaber, Shashir Reddy, Rupesh Kartha, Jean Steiner, Itay Laish, Amir Feder
• Abstract要約: 本稿では,LLM(Large Language Models)と人間の専門知識を組み合わせた手法を提案する。 医療情報抽出タスクにおいて,我々の手法を厳格に評価し,我々のアプローチが人的介入を大幅に削減するだけでなく,高い精度を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.743388571513413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The unstructured nature of clinical notes within electronic health records often conceals vital patient-related information, making it challenging to access or interpret. To uncover this hidden information, specialized Natural Language Processing (NLP) models are required. However, training these models necessitates large amounts of labeled data, a process that is both time-consuming and costly when relying solely on human experts for annotation. In this paper, we propose an approach that combines Large Language Models (LLMs) with human expertise to create an efficient method for generating ground truth labels for medical text annotation. By utilizing LLMs in conjunction with human annotators, we significantly reduce the human annotation burden, enabling the rapid creation of labeled datasets. We rigorously evaluate our method on a medical information extraction task, demonstrating that our approach not only substantially cuts down on human intervention but also maintains high accuracy. The results highlight the potential of using LLMs to improve the utilization of unstructured clinical data, allowing for the swift deployment of tailored NLP solutions in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録における臨床ノートの構造化されていない性質は、しばしば重要な患者関連情報を隠蔽し、アクセスや解釈が困難になる。 この隠れた情報を明らかにするには、特殊な自然言語処理(NLP)モデルが必要である。 しかし、これらのモデルをトレーニングするには大量のラベル付きデータが必要である。 本稿では,大規模言語モデル(llm)と人間の専門知識を組み合わせることによって,医学的テキストアノテーションのための根拠真理ラベルを生成する効率的な手法を提案する。 LLMを人間のアノテーションと組み合わせることで、人間のアノテーションの負担を大幅に軽減し、ラベル付きデータセットの迅速な作成を可能にします。 我々は,医療情報抽出作業における手法を厳格に評価し,アプローチが人的介入を大幅に削減するだけでなく,高い精度を維持していることを示す。 その結果,LLMを用いて非構造的臨床データの利用を改善する可能性を強調し,医療におけるNLPソリューションの迅速な展開を可能にした。

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