論文の概要: ED-Copilot: Reduce Emergency Department Wait Time with Language Model
Diagnostic Assistance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13448v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 00:49:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 17:31:48.822975
- Title: ED-Copilot: Reduce Emergency Department Wait Time with Language Model
Diagnostic Assistance
- Title(参考訳): ED-Copilot:言語モデル診断支援による救急部門待ち時間削減
- Authors: Liwen Sun, Abhineet Agarwal, Aaron Kornblith, Bin Yu, Chenyan Xiong
- Abstract要約: 本研究は,人工知能(AI)システムの可能性を探る費用対効果のある診断支援を提案する。
我々はED臨床医と共同でMIMIC-ED-Assist(実験室試験の提案におけるAIシステムの能力を測定するベンチマーク)をキュレートする。
我々は,患者固有の検査を逐次提案し,診断予測を行うED-Copilotを開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.17862047912624
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the emergency department (ED), patients undergo triage and multiple
laboratory tests before diagnosis. This process is time-consuming, and causes
ED crowding which significantly impacts patient mortality, medical errors,
staff burnout, etc. This work proposes (time) cost-effective diagnostic
assistance that explores the potential of artificial intelligence (AI) systems
in assisting ED clinicians to make time-efficient and accurate diagnoses. Using
publicly available patient data, we collaborate with ED clinicians to curate
MIMIC-ED-Assist, a benchmark that measures the ability of AI systems in
suggesting laboratory tests that minimize ED wait times, while correctly
predicting critical outcomes such as death. We develop ED-Copilot which
sequentially suggests patient-specific laboratory tests and makes diagnostic
predictions. ED-Copilot uses a pre-trained bio-medical language model to encode
patient information and reinforcement learning to minimize ED wait time and
maximize prediction accuracy of critical outcomes. On MIMIC-ED-Assist,
ED-Copilot improves prediction accuracy over baselines while halving average
wait time from four hours to two hours. Ablation studies demonstrate the
importance of model scale and use of a bio-medical language model. Further
analyses reveal the necessity of personalized laboratory test suggestions for
diagnosing patients with severe cases, as well as the potential of ED-Copilot
in providing ED clinicians with informative laboratory test recommendations.
Our code is available at https://github.com/cxcscmu/ED-Copilot.
- Abstract(参考訳): 救急部(ED)では、診断前にトリアージと複数回の検査を行った。
このプロセスは時間がかかり、EDの混雑が患者の死亡率、医療ミス、スタッフの燃え尽きなどに大きな影響を与えます。
本研究は,人工知能(ai)システムの可能性を探究し,ed臨床医の時間効率と正確な診断を支援する,(時間)コスト効率の高い診断支援を提案する。
MIMIC-ED-Assistは、ED待ち時間を最小限に抑えながら、死などの致命的な結果を正確に予測しながら、AIシステムがED待ち時間を最小限に抑える能力を測定するベンチマークである。
我々は,患者固有の検査を逐次提案し,診断予測を行うED-Copilotを開発した。
ED-Copilotは、事前訓練されたバイオメディカル言語モデルを使用して、患者情報と強化学習を符号化し、ED待ち時間を最小化し、臨界結果の予測精度を最大化する。
MIMIC-ED-Assistでは、ED-Copilotは平均待ち時間を4時間から2時間に半減しながらベースラインの予測精度を向上させる。
アブレーション研究は、モデルスケールとバイオメディカル言語モデルの使用の重要性を示している。
さらに, 重症症例の診断には個別の検査提案が必要であること, ED-Copilotが臨床医にインフォメーションな検査勧告を提供する可能性も明らかにされている。
私たちのコードはhttps://github.com/cxcscmu/ed-copilotで利用可能です。
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