論文の概要: Leveraging Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations Across Biological Sex from Scientific Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01826v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 18:15:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 00:06:21.598930
• Title: Leveraging Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations Across Biological Sex from Scientific Literature
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた学術文献からの生物学的性別間の血圧変動の解析
• Authors: Yuting Guo, Seyedeh Somayyeh Mousavi, Reza Sameni, Abeed Sarker
• Abstract要約: 高血圧は正常以上の血圧(BP)と定義され、公衆衛生の領域において最も重要である。 既存のBP測定技術と標準は、臨床結果、共同性、または人口統計因子を考慮していないため、バイアスを受ける可能性がある。 大規模言語モデル (LLM) である GPT-35-turbo を用いて, BP の平均偏差値と標準偏差値を自動的に抽出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.731841514150172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hypertension, defined as blood pressure (BP) that is above normal, holds paramount significance in the realm of public health, as it serves as a critical precursor to various cardiovascular diseases (CVDs) and significantly contributes to elevated mortality rates worldwide. However, many existing BP measurement technologies and standards might be biased because they do not consider clinical outcomes, comorbidities, or demographic factors, making them inconclusive for diagnostic purposes. There is limited data-driven research focused on studying the variance in BP measurements across these variables. In this work, we employed GPT-35-turbo, a large language model (LLM), to automatically extract the mean and standard deviation values of BP for both males and females from a dataset comprising 25 million abstracts sourced from PubMed. 993 article abstracts met our predefined inclusion criteria (i.e., presence of references to blood pressure, units of blood pressure such as mmHg, and mention of biological sex). Based on the automatically-extracted information from these articles, we conducted an analysis of the variations of BP values across biological sex. Our results showed the viability of utilizing LLMs to study the BP variations across different demographic factors.
• Abstract（参考訳）: 高血圧は、正常以上の血圧(bp)と定義されており、様々な心血管疾患(cvd)の重要な前駆体となり、世界中で死亡率の上昇に寄与しているため、公衆衛生の領域において最重要視されている。 しかし、多くの既存のBP測定技術や標準は、臨床結果、共同性、または人口統計学的要因を考慮せず、診断目的では決定的でないためバイアスを受ける可能性がある。 これらの変数間のBP測定のばらつきの研究に焦点を当てたデータ駆動型研究が限られている。 本研究では,大言語モデル(llm)であるgpt-35-turboを用いて,pubmedから抽出した2500万の抽象データから,男女ともにbpの平均偏差値と標準偏差値を自動的に抽出した。 993条の要約は、予め定義された包括的基準(血圧への言及の有無、mHgのような血圧単位、生物学的性への言及)を満たした。 これらの論文から得られた情報をもとに, 生物学的性別におけるbp値の変動を解析した。 以上の結果から, LLMを用いたBPの変動について, 様々な要因で検討できる可能性が示唆された。

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