論文の概要: Classifying Cancer Stage with Open-Source Clinical Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01589v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 02:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 18:08:16.165360
• Title: Classifying Cancer Stage with Open-Source Clinical Large Language Models
• Title（参考訳）: オープンソース臨床大言語モデルによるがんステージの分類
• Authors: Chia-Hsuan Chang, Mary M. Lucas, Grace Lu-Yao, Christopher C. Yang,
• Abstract要約: オープンソースの臨床大言語モデル(LLMs)は、実世界の病理報告から病理組織学的腫瘍-リンパ節転移(pTNM)のステージング情報を抽出することができる。 以上より, LLMは腫瘍 (T) 分類においてサブパーパフォーマンスを示すが, プロンプト戦略の適切な適用により, 転移 (M) では同等の性能を示し, Node (N) 分類では性能が向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cancer stage classification is important for making treatment and care management plans for oncology patients. Information on staging is often included in unstructured form in clinical, pathology, radiology and other free-text reports in the electronic health record system, requiring extensive work to parse and obtain. To facilitate the extraction of this information, previous NLP approaches rely on labeled training datasets, which are labor-intensive to prepare. In this study, we demonstrate that without any labeled training data, open-source clinical large language models (LLMs) can extract pathologic tumor-node-metastasis (pTNM) staging information from real-world pathology reports. Our experiments compare LLMs and a BERT-based model fine-tuned using the labeled data. Our findings suggest that while LLMs still exhibit subpar performance in Tumor (T) classification, with the appropriate adoption of prompting strategies, they can achieve comparable performance on Metastasis (M) classification and improved performance on Node (N) classification.
• Abstract（参考訳）: 癌ステージ分類は,腫瘍疾患患者に対する治療・ケア管理計画の策定に重要である。 ステージングに関する情報は、しばしば、臨床、病理学、放射線学、その他の自由テキストレポートにおいて構造化されていない形で電子健康記録システムに含まれており、解析と取得には広範囲な作業が必要である。 この情報の抽出を容易にするため、従来のNLPアプローチでは、準備に労力を要するラベル付きトレーニングデータセットに依存していた。 本研究では、ラベル付きトレーニングデータなしで、オープンソースの臨床大言語モデル(LLM)が、実世界の病理報告から病理組織学的腫瘍-リンパ節転移(pTNM)のステージング情報を抽出できることを実証する。 実験ではラベル付きデータを用いて細調整したLLMとBERTモデルを比較した。 以上より, 腫瘍 (T) 分類では, 腫瘍 (T) 分類では, 腫瘍 (T) 分類では, 腫瘍 (T) 分類では, 腫瘍 (T) 分類では, 転移 (M) 分類では同等の性能を示し, リンパ節 (N) 分類では性能が向上することが示唆された。

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