Fugu-MT 論文翻訳(概要): Onco-Retriever: Generative Classifier for Retrieval of EHR Records in Oncology

論文の概要: Onco-Retriever: Generative Classifier for Retrieval of EHR Records in Oncology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06680v1
Date: Wed, 10 Apr 2024 02:02:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-11 15:49:13.623500
Title: Onco-Retriever: Generative Classifier for Retrieval of EHR Records in Oncology
Title（参考訳）: Onco-Retriever: 腫瘍学におけるERHレコード検索のための生成分類器
Authors: Shashi Kant Gupta, Aditya Basu, Bradley Taylor, Anai Kothari, Hrituraj Singh,
Abstract要約: 大規模言語モデルを用いて,データセットを手頃な価格で作成するための青写真を提案する。提案手法は,30～50F-1点のレトリバーをプロプライエティよりも優れている。実世界のEHRデータに対する広範囲な手動評価を行い、異なるモデルの遅延解析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.159343412286402
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Retrieving information from EHR systems is essential for answering specific questions about patient journeys and improving the delivery of clinical care. Despite this fact, most EHR systems still rely on keyword-based searches. With the advent of generative large language models (LLMs), retrieving information can lead to better search and summarization capabilities. Such retrievers can also feed Retrieval-augmented generation (RAG) pipelines to answer any query. However, the task of retrieving information from EHR real-world clinical data contained within EHR systems in order to solve several downstream use cases is challenging due to the difficulty in creating query-document support pairs. We provide a blueprint for creating such datasets in an affordable manner using large language models. Our method results in a retriever that is 30-50 F-1 points better than propriety counterparts such as Ada and Mistral for oncology data elements. We further compare our model, called Onco-Retriever, against fine-tuned PubMedBERT model as well. We conduct an extensive manual evaluation on real-world EHR data along with latency analysis of the different models and provide a path forward for healthcare organizations to build domain-specific retrievers.
Abstract（参考訳）: EHRシステムから情報を取得することは、患者旅行に関する特定の質問に答え、臨床ケアのデリバリを改善するために不可欠である。この事実にもかかわらず、ほとんどのEHRシステムは依然としてキーワードベースの検索に依存している。生成型大規模言語モデル(LLM)の出現により、情報を取得することにより、より優れた検索と要約能力が得られる。このようなレトリバーは、任意のクエリに応答するために、Retrieval-augmented Generation (RAG)パイプラインをフィードすることもできる。しかし、複数の下流ユースケースを解決するために、EHRシステムに含まれる実世界の臨床データから情報を抽出する作業は、クエリ文書支援ペアを作成するのが困難であるため、難しい。大規模な言語モデルを用いて,このようなデータセットを手頃な方法で作成するための青写真を提供する。その結果,Ada や Mistral などの腫瘍学データ要素に比べて30-50 F-1 点の検索精度が向上した。さらに、Onco-Retrieverと呼ばれるモデルと微調整されたPubMedBERTモデルを比較します。実世界のERHデータを広範囲に手動で評価し、異なるモデルの遅延解析を行い、医療機関がドメイン固有のレトリバーを構築するための道筋を提供する。

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