論文の概要: LLMs-based Few-Shot Disease Predictions using EHR: A Novel Approach Combining Predictive Agent Reasoning and Critical Agent Instruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15464v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 18:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 22:41:56.486391
- Title: LLMs-based Few-Shot Disease Predictions using EHR: A Novel Approach Combining Predictive Agent Reasoning and Critical Agent Instruction
- Title（参考訳）: EHRを用いたLLMによるFew-Shot病の予測:予測エージェント推論とクリティカルエージェント指導を組み合わせた新しいアプローチ
- Authors: Hejie Cui, Zhuocheng Shen, Jieyu Zhang, Hui Shao, Lianhui Qin, Joyce C. Ho, Carl Yang,
- Abstract要約: 本研究では,構造化患者訪問データを自然言語物語に変換するための大規模言語モデルの適用可能性について検討する。
様々なERH予測指向のプロンプト戦略を用いて,LLMのゼロショット性能と少数ショット性能を評価した。
提案手法を用いることで,従来のERHによる疾患予測の教師付き学習法と比較して,LLMの精度は極めて低いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.11497959553319
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electronic health records (EHRs) contain valuable patient data for health-related prediction tasks, such as disease prediction. Traditional approaches rely on supervised learning methods that require large labeled datasets, which can be expensive and challenging to obtain. In this study, we investigate the feasibility of applying Large Language Models (LLMs) to convert structured patient visit data (e.g., diagnoses, labs, prescriptions) into natural language narratives. We evaluate the zero-shot and few-shot performance of LLMs using various EHR-prediction-oriented prompting strategies. Furthermore, we propose a novel approach that utilizes LLM agents with different roles: a predictor agent that makes predictions and generates reasoning processes and a critic agent that analyzes incorrect predictions and provides guidance for improving the reasoning of the predictor agent. Our results demonstrate that with the proposed approach, LLMs can achieve decent few-shot performance compared to traditional supervised learning methods in EHR-based disease predictions, suggesting its potential for health-oriented applications.
- Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)は、疾患予測などの健康関連予測タスクに有用な患者データを含んでいる。
従来のアプローチは、巨大なラベル付きデータセットを必要とする教師付き学習手法に依存しており、高価で入手が難しい。
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いて,構造化患者訪問データ(例えば,診断,検査,処方薬)を自然言語の物語に変換する可能性について検討した。
様々なERH予測指向のプロンプト戦略を用いて,LLMのゼロショット性能と少数ショット性能を評価した。
さらに、予測を行い、推論プロセスを生成する予測エージェントと、誤った予測を解析し、予測エージェントの推論を改善するためのガイダンスを提供する批評家エージェントと、異なる役割を持つLLMエージェントを利用する新しいアプローチを提案する。
提案手法により,従来のERHによる疾患予測における教師あり学習法と比較して,LLMは極めて少ない性能を達成でき,健康志向の応用の可能性が示唆された。
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