論文の概要: Narrative Feature or Structured Feature? A Study of Large Language Models to Identify Cancer Patients at Risk of Heart Failure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11425v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 02:42:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 16:57:28.321197
- Title: Narrative Feature or Structured Feature? A Study of Large Language Models to Identify Cancer Patients at Risk of Heart Failure
- Title（参考訳）: 物語的特徴と構造的特徴 : 心不全リスクのあるがん患者を同定する大規模言語モデルの検討
- Authors: Ziyi Chen, Mengyuan Zhang, Mustafa Mohammed Ahmed, Yi Guo, Thomas J. George, Jiang Bian, Yonghui Wu,
- Abstract要約: 本研究は, 心不全リスクのあるがん患者を同定するための機械学習モデルについて検討した。
肺がん,乳がん,大腸癌と診断され,フロリダ大学から12,806人のがんコホートを同定した。
提案した物語は,特徴密度が著しく増加し,性能が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.660602700862714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cancer treatments are known to introduce cardiotoxicity, negatively impacting outcomes and survivorship. Identifying cancer patients at risk of heart failure (HF) is critical to improving cancer treatment outcomes and safety. This study examined machine learning (ML) models to identify cancer patients at risk of HF using electronic health records (EHRs), including traditional ML, Time-Aware long short-term memory (T-LSTM), and large language models (LLMs) using novel narrative features derived from the structured medical codes. We identified a cancer cohort of 12,806 patients from the University of Florida Health, diagnosed with lung, breast, and colorectal cancers, among which 1,602 individuals developed HF after cancer. The LLM, GatorTron-3.9B, achieved the best F1 scores, outperforming the traditional support vector machines by 39%, the T-LSTM deep learning model by 7%, and a widely used transformer model, BERT, by 5.6%. The analysis shows that the proposed narrative features remarkably increased feature density and improved performance.
- Abstract（参考訳）: がん治療は心臓毒性を導入し、予後と生存に悪影響を及ぼすことが知られている。
心不全(HF)のリスクのあるがん患者を同定することは、がん治療の結果と安全性を改善するために重要である。
本研究では, 従来のML, Time-Aware long short-term memory (T-LSTM), Large Language model (LLMs) を含む電子健康記録(EHRs)を用いて, HFのリスクのあるがん患者を同定する機械学習モデルについて検討した。
肺がん,乳がん,大腸癌と診断されたフロリダ大学から12,806人のがんコホートを同定し,その内1,602人が癌術後にHFを発症した。
LLMのGatorTron-3.9Bは、従来のサポートベクトルマシンを39%上回り、T-LSTMディープラーニングモデルを7%上回り、広く使われている変換器モデルBERTを5.6%上回った。
分析の結果,提案した物語の特徴は特徴密度が著しく増加し,性能が向上した。
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