論文の概要: Understanding the Rare Inflammatory Disease Using Large Language Models and Social Media Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13005v1
- Date: Sun, 12 May 2024 20:54:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 02:58:21.299657
- Title: Understanding the Rare Inflammatory Disease Using Large Language Models and Social Media Data
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルとソーシャルメディアデータを用いた急性炎症性疾患の理解
- Authors: Nan Miles Xi, Hong-Long Ji, Lin Wang,
- Abstract要約: サルコイドーシスは,各種臓器に肉芽腫が出現する稀な炎症性疾患である。
我々は,ソーシャルメディアプラットフォームRedditでサルコイドーシスに関連する議論を分析するために,Large Language Model (LLM)を用いた。
プレドニゾンが最も処方された薬剤であり, インフリキシマブは予後改善に最も有効であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.963018961714468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Sarcoidosis is a rare inflammatory disease characterized by the formation of granulomas in various organs. The disease presents diagnostic and treatment challenges due to its diverse manifestations and unpredictable nature. In this study, we employed a Large Language Model (LLM) to analyze sarcoidosis-related discussions on the social media platform Reddit. Our findings underscore the efficacy of LLMs in accurately identifying sarcoidosis-related content. We discovered a wide array of symptoms reported by patients, with fatigue, swollen lymph nodes, and shortness of breath as the most prevalent. Prednisone was the most prescribed medication, while infliximab showed the highest effectiveness in improving prognoses. Notably, our analysis revealed disparities in prognosis based on age and gender, with women and younger patients experiencing good and polarized outcomes, respectively. Furthermore, unsupervised clustering identified three distinct patient subgroups (phenotypes) with unique symptom profiles, prognostic outcomes, and demographic distributions. Finally, sentiment analysis revealed a moderate negative impact on patients' mental health post-diagnosis, particularly among women and younger individuals. Our study represents the first application of LLMs to understand sarcoidosis through social media data. It contributes to understanding the disease by providing data-driven insights into its manifestations, treatments, prognoses, and impact on patients' lives. Our findings have direct implications for improving personalized treatment strategies and enhancing the quality of care for individuals living with sarcoidosis.
- Abstract（参考訳）: サルコイドーシスは,各種臓器に肉芽腫が出現する稀な炎症性疾患である。
この病気は、その多様な症状と予測不可能な性質により、診断と治療の課題を呈する。
本研究では,ソーシャルメディアプラットフォームRedditにおけるサルコイドーシスに関連する議論を分析するために,Large Language Model (LLM)を用いた。
サルコイドーシス関連物質を正確に同定するためのLSMの有用性について検討した。
症状は, 疲労, 腫大したリンパ節, 呼吸の短さなど多岐にわたる。
プレドニゾンが最も処方された薬剤であり, インフリキシマブは予後改善に最も有効であった。
特に, 年齢, 性別による予後の相違がみられ, 女性, 若年者の予後は良好であった。
さらに、教師なしクラスタリングでは、独自の症状プロファイル、予後結果、人口分布を持つ3つの異なる患者サブグループ(フェノタイプ)が同定された。
最後に、感情分析の結果、特に女性や若年者において、患者の精神疾患後の健康に適度なネガティブな影響が認められた。
本研究は,ソーシャルメディアデータによるサルコイドーシスの理解にLLMを応用した最初の事例である。
これは、その症状、治療、予後、患者の生活への影響に関するデータ駆動的な洞察を提供することによって、疾患を理解するのに寄与する。
本研究は,サルコイドーシス患者に対するパーソナライズされた治療戦略の改善と,ケアの質の向上に直接的な意味を持っている。
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