論文の概要: Enhancing Large Language Models for Clinical Decision Support by Incorporating Clinical Practice Guidelines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11120v2
• Date: Tue, 23 Jan 2024 19:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 11:52:42.452521
• Title: Enhancing Large Language Models for Clinical Decision Support by Incorporating Clinical Practice Guidelines
• Title（参考訳）: 臨床実習ガイドラインを取り入れた大規模言語モデルによる臨床意思決定支援
• Authors: David Oniani, Xizhi Wu, Shyam Visweswaran, Sumit Kapoor, Shravan Kooragayalu, Katelyn Polanska, Yanshan Wang
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は臨床決定支援(CDS)を大幅に改善する 臨床実習ガイドライン(CPG)をLCMに組み込むための3つの方法を開発した。 症例スタディとして、新型コロナウイルスの外来治療のためのCDSに焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.482833270578723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background Large Language Models (LLMs), enhanced with Clinical Practice Guidelines (CPGs), can significantly improve Clinical Decision Support (CDS). However, methods for incorporating CPGs into LLMs are not well studied. Methods We develop three distinct methods for incorporating CPGs into LLMs: Binary Decision Tree (BDT), Program-Aided Graph Construction (PAGC), and Chain-of-Thought-Few-Shot Prompting (CoT-FSP). To evaluate the effectiveness of the proposed methods, we create a set of synthetic patient descriptions and conduct both automatic and human evaluation of the responses generated by four LLMs: GPT-4, GPT-3.5 Turbo, LLaMA, and PaLM 2. Zero-Shot Prompting (ZSP) was used as the baseline method. We focus on CDS for COVID-19 outpatient treatment as the case study. Results All four LLMs exhibit improved performance when enhanced with CPGs compared to the baseline ZSP. BDT outperformed both CoT-FSP and PAGC in automatic evaluation. All of the proposed methods demonstrated high performance in human evaluation. Conclusion LLMs enhanced with CPGs demonstrate superior performance, as compared to plain LLMs with ZSP, in providing accurate recommendations for COVID-19 outpatient treatment, which also highlights the potential for broader applications beyond the case study.
• Abstract（参考訳）: 臨床実習ガイドライン(CPG)により強化された背景言語モデル(LLM)は、臨床意思決定支援(CDS)を大幅に改善することができる。 しかし、LCGをLSMに組み込む方法は十分に研究されていない。 方法 CPG を LLM に組み込む方法として,バイナリ決定木(BDT),プログラム支援グラフ構築(PAGC),チェーン・オブ・スロー・ショット・プロンプト(CoT-FSP)の3種類を開発した。 提案手法の有効性を評価するために,合成患者記述のセットを作成し,gpt-4,gpt-3.5ターボ,llama,palm 2の4つのllmで生成された応答を自動的および人為的に評価する。 Zero-Shot Prompting (ZSP) はベースライン方式として用いられた。 ケーススタディとして,covid-19外来治療のためのcdに焦点を当てている。 結果: 4つのLCMは, ベースラインZSPと比較して, CPGの強化により性能が向上した。 BDTは自動評価においてCoT-FSPとPAGCの両方に優れていた。 提案手法はすべて人体評価において高い性能を示した。 結論 cpgs で強化された llm は,zsp による平易な llm と比較して,covid-19 外来治療の正確な推奨を提供する点で優れた性能を示している。

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