論文の概要: Few-Shot Learning for Chronic Disease Management: Leveraging Large Language Models and Multi-Prompt Engineering with Medical Knowledge Injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12988v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 13:54:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:29:26.380819
• Title: Few-Shot Learning for Chronic Disease Management: Leveraging Large Language Models and Multi-Prompt Engineering with Medical Knowledge Injection
• Title（参考訳）: 慢性疾患管理のためのFew-Shot Learning:医療知識注入による大規模言語モデルとマルチプロンプト工学の活用
• Authors: Haoxin Liu, Wenli Zhang, Jiaheng Xie, Buomsoo Kim, Zhu Zhang, Yidong Chai
• Abstract要約: 本研究は,慢性疾患管理のための最先端AI技術,特にユーザ生成テキストコンテンツによる種々の精神疾患の検出に活用する。 我々は,大規模言語モデルやマルチプロンプトエンジニアリングなど,高度なAI技術を活用する新しいフレームワークを提案する。 本手法は,世界中で広く普及している4つの精神疾患を研究事例として評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.877874209616195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study harnesses state-of-the-art AI technology for chronic disease management, specifically in detecting various mental disorders through user-generated textual content. Existing studies typically rely on fully supervised machine learning, which presents challenges such as the labor-intensive manual process of annotating extensive training data for each disease and the need to design specialized deep learning architectures for each problem. To address such challenges, we propose a novel framework that leverages advanced AI techniques, including large language models and multi-prompt engineering. Specifically, we address two key technical challenges in data-driven chronic disease management: (1) developing personalized prompts to represent each user's uniqueness and (2) incorporating medical knowledge into prompts to provide context for chronic disease detection, instruct learning objectives, and operationalize prediction goals. We evaluate our method using four mental disorders, which are prevalent chronic diseases worldwide, as research cases. On the depression detection task, our method (F1 = 0.975~0.978) significantly outperforms traditional supervised learning paradigms, including feature engineering (F1 = 0.760) and architecture engineering (F1 = 0.756). Meanwhile, our approach demonstrates success in few-shot learning, i.e., requiring only a minimal number of training examples to detect chronic diseases based on user-generated textual content (i.e., only 2, 10, or 100 subjects). Moreover, our method can be generalized to other mental disorder detection tasks, including anorexia, pathological gambling, and self-harm (F1 = 0.919~0.978).
• Abstract（参考訳）: 本研究は,慢性疾患管理のための最先端AI技術,特にユーザ生成テキストコンテンツによる種々の精神疾患の検出に活用する。 既存の研究は通常、完全に監督された機械学習に頼り、各疾患の広範なトレーニングデータを注釈する労働集約的な手動プロセスや、各問題のための専門的なディープラーニングアーキテクチャを設計する必要性など、課題を提示している。 このような課題に対処するために、大規模言語モデルやマルチプロンプトエンジニアリングを含む高度なAI技術を活用する新しいフレームワークを提案する。 具体的には,データ駆動型慢性疾患管理における技術的課題として,(1)各ユーザの独特さを表わすパーソナライズドプロンプトの開発,(2)慢性疾患検出のコンテキスト提供,学習目標の指導,予測目標の運用化という2つの課題に対処した。 本手法は,世界中で流行している慢性疾患である4つの精神疾患を研究事例として評価する。 抑うつ検出タスクでは,本手法は特徴工学(F1 = 0.760)やアーキテクチャ工学(F1 = 0.756)など,従来の教師あり学習パラダイムよりも優れていた。 一方,本手法は,ユーザ生成したテキストコンテンツ(約2,10名,約100名)に基づいて慢性疾患を検出するために,最小限のトレーニング例しか必要としないという,数ショット学習の成功を実証する。 さらに、この方法は食欲不振、病的ギャンブル、自傷など他の精神障害検出タスクに一般化することができる(f1 = 0.919~0.978)。

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