論文の概要: Zero-Shot Clinical Trial Patient Matching with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05125v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 00:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:10:43.143169
• Title: Zero-Shot Clinical Trial Patient Matching with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを併用したゼロショット臨床試験
• Authors: Michael Wornow, Alejandro Lozano, Dev Dash, Jenelle Jindal, Kenneth W. Mahaffey, Nigam H. Shah
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自動スクリーニングの有望なソリューションを提供する。 我々は,患者の診療歴を非構造的臨床テキストとして考慮し,その患者が包括的基準を満たしているかどうかを評価するLCMベースのシステムを構築した。 提案システムは,n2c2 2018コホート選択ベンチマークにおいて,最先端のスコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.341575249440346
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Matching patients to clinical trials is a key unsolved challenge in bringing new drugs to market. Today, identifying patients who meet a trial's eligibility criteria is highly manual, taking up to 1 hour per patient. Automated screening is challenging, however, as it requires understanding unstructured clinical text. Large language models (LLMs) offer a promising solution. In this work, we explore their application to trial matching. First, we design an LLM-based system which, given a patient's medical history as unstructured clinical text, evaluates whether that patient meets a set of inclusion criteria (also specified as free text). Our zero-shot system achieves state-of-the-art scores on the n2c2 2018 cohort selection benchmark. Second, we improve the data and cost efficiency of our method by identifying a prompting strategy which matches patients an order of magnitude faster and more cheaply than the status quo, and develop a two-stage retrieval pipeline that reduces the number of tokens processed by up to a third while retaining high performance. Third, we evaluate the interpretability of our system by having clinicians evaluate the natural language justifications generated by the LLM for each eligibility decision, and show that it can output coherent explanations for 97% of its correct decisions and 75% of its incorrect ones. Our results establish the feasibility of using LLMs to accelerate clinical trial operations.
• Abstract（参考訳）: 患者を臨床試験に合わせることは、新しい薬を市場に出す上で、未解決の課題だ。 今日では、臨床試験の適格基準を満たす患者を特定することは非常に手作業であり、患者1人につき最大1時間かかる。 しかし、構造化されていない臨床テキストを理解する必要があるため、自動スクリーニングは難しい。 大きな言語モデル(LLM)は有望なソリューションを提供する。 本研究では,試用マッチングへの応用について検討する。 まず,非構造化臨床テキストとして患者の医療歴を考慮し,その患者が一連の包含基準(フリーテキストとしても特定)を満たしているかを評価するllmベースのシステムを設計する。 ゼロショットシステムは、n2c2 2018コホート選択ベンチマークで最先端のスコアを得る。 第2に,現状よりも桁違いに高速かつ安価に患者にマッチするプロンプト戦略を特定し,高い性能を維持しながら3分の1までのトークン処理を3分の1まで削減する2段階検索パイプラインを開発することにより,本手法のデータとコスト効率を向上させる。 第3に,llmが生成する自然言語の正当化を臨床医に評価させ,適切な判断の97%,不正確な判断の75%に対してコヒーレントな説明を出力させることで,システムの解釈可能性を評価する。 本研究は,臨床治験を加速するためのLSMの有用性を実証するものである。

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