Fugu-MT 論文翻訳(概要): EHRNoteQA: An LLM Benchmark for Real-World Clinical Practice Using Discharge Summaries

論文の概要: EHRNoteQA: An LLM Benchmark for Real-World Clinical Practice Using Discharge Summaries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16040v3
Date: Thu, 13 Jun 2024 05:15:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-14 23:45:25.479233
Title: EHRNoteQA: An LLM Benchmark for Real-World Clinical Practice Using Discharge Summaries
Title（参考訳）: EHRNoteQA:放電補助剤を用いた実世界の臨床実習のためのLLMベンチマーク
Authors: Sunjun Kweon, Jiyoun Kim, Heeyoung Kwak, Dongchul Cha, Hangyul Yoon, Kwanghyun Kim, Jeewon Yang, Seunghyun Won, Edward Choi,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模で複雑なデータを効率的に分析する可能性を示している。我々は,MIMIC-IV EHR上に構築された新しいベンチマークであるEHRNoteQAを紹介した。 EHRNoteQAには、複数の放電サマリーにまたがる情報を必要とし、実際の臨床検査の複雑さと多様性を反映した8つの多様なトピックをカバーする質問が含まれている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.031182965159976
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Discharge summaries in Electronic Health Records (EHRs) are crucial for clinical decision-making, but their length and complexity make information extraction challenging, especially when dealing with accumulated summaries across multiple patient admissions. Large Language Models (LLMs) show promise in addressing this challenge by efficiently analyzing vast and complex data. Existing benchmarks, however, fall short in properly evaluating LLMs' capabilities in this context, as they typically focus on single-note information or limited topics, failing to reflect the real-world inquiries required by clinicians. To bridge this gap, we introduce EHRNoteQA, a novel benchmark built on the MIMIC-IV EHR, comprising 962 different QA pairs each linked to distinct patients' discharge summaries. Every QA pair is initially generated using GPT-4 and then manually reviewed and refined by three clinicians to ensure clinical relevance. EHRNoteQA includes questions that require information across multiple discharge summaries and covers eight diverse topics, mirroring the complexity and diversity of real clinical inquiries. We offer EHRNoteQA in two formats: open-ended and multi-choice question answering, and propose a reliable evaluation method for each. We evaluate 27 LLMs using EHRNoteQA and examine various factors affecting the model performance (e.g., the length and number of discharge summaries). Furthermore, to validate EHRNoteQA as a reliable proxy for expert evaluations in clinical practice, we measure the correlation between the LLM performance on EHRNoteQA, and the LLM performance manually evaluated by clinicians. Results show that LLM performance on EHRNoteQA have higher correlation with clinician-evaluated performance (Spearman: 0.78, Kendall: 0.62) compared to other benchmarks, demonstrating its practical relevance in evaluating LLMs in clinical settings.
Abstract（参考訳）: エレクトロニック・ヘルス・レコード(EHR)の放電サマリーは臨床診断に不可欠であるが、その長さと複雑さは情報抽出を困難にしている。大規模言語モデル(LLM)は、広大で複雑なデータを効率的に分析することで、この問題に対処する上で有望であることを示す。しかし、既存のベンチマークでは、通常はシングルノート情報や限られたトピックに焦点を合わせ、臨床医が要求する現実世界の問い合わせを反映しないため、この文脈でLLMの能力を適切に評価するに不足している。このギャップを埋めるために,MIMIC-IV EHR上に構築された新しいベンチマークであるEHRNoteQAを導入する。各QAペアは、最初はGPT-4を使用して生成され、3人の臨床医が臨床関連性を確保するために手動でレビューし、精製する。 EHRNoteQAには、複数の放電サマリーにまたがる情報を必要とし、実際の臨床検査の複雑さと多様性を反映した8つの多様なトピックをカバーする質問が含まれている。 EHRNoteQAを2つの形式で提供し、それぞれに対して信頼性の高い評価手法を提案する。 EHRNoteQAを用いて27個のLCMを評価し,モデル性能に影響を与える諸要因について検討した。さらに,臨床実習における専門家評価の信頼性指標として EHRNoteQA を検証するために,臨床医が手作業で評価する LLM と EHRNoteQA の LLM 性能の相関を計測した。その結果, EHRNoteQA における LLM の成績は, 臨床評価値 (Spearman: 0.78, Kendall: 0.62) と他のベンチマークと比較して高い相関性を示し, 臨床評価における LLM の有効性を実証した。

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