Fugu-MT 論文翻訳(概要): High Throughput Phenotyping of Physician Notes with Large Language and Hybrid NLP Models

論文の概要: High Throughput Phenotyping of Physician Notes with Large Language and Hybrid NLP Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05920v1
Date: Sat, 9 Mar 2024 14:02:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 11:41:00.121127
Title: High Throughput Phenotyping of Physician Notes with Large Language and Hybrid NLP Models
Title（参考訳）: 大規模言語とハイブリッドNLPモデルを用いた音符の高スループット表現
Authors: Syed I. Munzir, Daniel B. Hier, Michael D. Carrithers
Abstract要約: ディープ・フェノタイピング(Deep phenotyping)は、オントロジーの概念を用いた患者徴候と症状の詳細な記述である。本研究では,大規模言語モデルとハイブリッドNLPモデルにより,医師のノートに高いスループットの表現性を持たせることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep phenotyping is the detailed description of patient signs and symptoms using concepts from an ontology. The deep phenotyping of the numerous physician notes in electronic health records requires high throughput methods. Over the past thirty years, progress toward making high throughput phenotyping feasible. In this study, we demonstrate that a large language model and a hybrid NLP model (combining word vectors with a machine learning classifier) can perform high throughput phenotyping on physician notes with high accuracy. Large language models will likely emerge as the preferred method for high throughput deep phenotyping of physician notes.
Abstract（参考訳）: 深部表現型は、オントロジーの概念を用いた患者徴候と症状の詳細な記述である。電子健康記録における多くの医師ノートの深い表現型付けには高いスループットの方法が必要である。過去30年間で,高スループット表現型化の進展がみられた。本研究では,大規模言語モデルとハイブリッドNLPモデル(単語ベクトルを機械学習分類器と組み合わせた)が,医師のノートに高いスループットを高精度に表現できることを実証する。大規模言語モデルは、医師注記の高スループット深部表現法として好まれるであろう。

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