論文の概要: ClinicalMamba: A Generative Clinical Language Model on Longitudinal Clinical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05795v1
• Date: Sat, 9 Mar 2024 04:58:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 12:21:33.196125
• Title: ClinicalMamba: A Generative Clinical Language Model on Longitudinal Clinical Notes
• Title（参考訳）: ClinicalMamba: 経時的臨床ノートにおける生成的臨床言語モデル
• Authors: Zhichao Yang, Avijit Mitra, Sunjae Kwon, Hong Yu
• Abstract要約: 本研究は,マンバ語モデルの特殊版であるクリニカルマンバについて概説する。 1億3000万のパラメータと280億のパラメータを持つクリニカルマンバは、テキストの長さを延ばす臨床言語をモデル化する上で優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.921652448124103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of natural language processing (NLP) systems in healthcare hinges on language model ability to interpret the intricate information contained within clinical notes. This process often requires integrating information from various time points in a patient's medical history. However, most earlier clinical language models were pretrained with a context length limited to roughly one clinical document. In this study, We introduce ClinicalMamba, a specialized version of the Mamba language model, pretrained on a vast corpus of longitudinal clinical notes to address the unique linguistic characteristics and information processing needs of the medical domain. ClinicalMamba, with 130 million and 2.8 billion parameters, demonstrates a superior performance in modeling clinical language across extended text lengths compared to Mamba and clinical Llama. With few-shot learning, ClinicalMamba achieves notable benchmarks in speed and accuracy, outperforming existing clinical language models and general domain large models like GPT-4 in longitudinal clinical notes information extraction tasks.
• Abstract（参考訳）: 医療における自然言語処理(NLP)システムの進歩は、臨床ノートに含まれる複雑な情報を解釈する言語モデル能力に基づいている。 このプロセスでは、患者の医療履歴の様々な時点からの情報を統合する必要がある。 しかし、ほとんどの初期の臨床言語モデルは、およそ1つの臨床文書に制限された文脈で事前訓練された。 そこで本研究では,mamba言語モデルの特殊版である clinical mamba について,医学領域で特有の言語的特徴と情報処理ニーズに対処すべく,縦列臨床ノートの膨大なコーパスで事前学習を行った。 臨床マンバのパラメータは1億3000万と280億であり、マンバや臨床ラマと比較して、拡張されたテキスト長にわたって臨床言語をモデル化する上で優れたパフォーマンスを示している。 数ショットの学習で、CeriorMambaは、従来の臨床言語モデルやGPT-4のような一般的なドメインモデルよりも優れた長手臨床ノート情報抽出タスクで、スピードと精度の優れたベンチマークを達成している。

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