論文の概要: AutoRD: An Automatic and End-to-End System for Rare Disease Knowledge Graph Construction Based on Ontologies-enhanced Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00953v4
• Date: Fri, 25 Oct 2024 14:20:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:35:20.729463
• Title: AutoRD: An Automatic and End-to-End System for Rare Disease Knowledge Graph Construction Based on Ontologies-enhanced Large Language Models
• Title（参考訳）: AutoRD:オントロジー強化大言語モデルに基づく希少疾患知識グラフ構築のための自動エンドツーエンドシステム
• Authors: Lang Cao, Jimeng Sun, Adam Cross,
• Abstract要約: 希少な病気は世界中で数百万人に影響を与えるが、その頻度が低いため研究の焦点が限られていることが多い。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は, 医療情報の抽出を自動化することを約束している。 本稿では,まれな疾患に関する医療用テキストから情報を自動的に抽出するAutoRDというエンドツーエンドシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.966454809890227
• License:
• Abstract: Rare diseases affect millions worldwide but often face limited research focus due to their low prevalence. This results in prolonged diagnoses and a lack of approved therapies. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shown promise in automating the extraction of medical information, offering potential to improve medical diagnosis and management. However, most LLMs lack professional medical knowledge, especially concerning rare diseases, and struggle to handle the latest rare disease information. They also cannot effectively manage rare disease data and are not directly suitable for diagnosis and management tasks. Our objective is to create an end-to-end system called AutoRD, which automates the extraction of information from medical texts about rare diseases, focusing on entities and their relations. AutoRD integrates up-to-date structured knowledge and demonstrates superior performance in rare disease extraction tasks. We conduct various experiments to evaluate AutoRD's performance, aiming to surpass common LLMs and traditional methods.
• Abstract（参考訳）: 希少な病気は世界中で数百万人に影響を与えるが、その頻度が低いために研究の焦点が限られていることが多い。 この結果、長期の診断と承認された治療法の欠如が生じた。 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、医療情報の抽出を自動化し、医療診断と管理を改善する可能性を示唆している。 しかし、ほとんどのLSMは専門的な医学知識、特にまれな疾患に関する知識を欠いており、最新の稀な疾患情報を扱うのに苦労している。 また、希少な疾患データを効果的に管理することはできず、診断や管理業務に直接適さない。 本研究の目的は,希少疾患の医療用テキストから情報を自動的に抽出するAutoRDというエンド・ツー・エンド・エンド・システムを作ることである。 AutoRDは最新の構造化知識を統合し、まれな疾患抽出タスクにおいて優れた性能を示す。 我々はAutoRDの性能を評価するために様々な実験を行い、一般的なLCMや従来の手法を超越することを目的としている。

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