論文の概要: GAMedX: Generative AI-based Medical Entity Data Extractor Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20585v1
- Date: Fri, 31 May 2024 02:53:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 15:46:08.103615
- Title: GAMedX: Generative AI-based Medical Entity Data Extractor Using Large Language Models
- Title（参考訳）: GAMedX: 大規模言語モデルを用いたAIベースの医療エンティティデータエクストラクタ
- Authors: Mohammed-Khalil Ghali, Abdelrahman Farrag, Hajar Sakai, Hicham El Baz, Yu Jin, Sarah Lam,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLMs)を利用した名前付きエンティティ認識(NER)アプローチであるGAMedXを紹介する。
この方法論は、NERのためのオープンソースのLCMを統合し、特殊な医学用語の複雑さをナビゲートするために、連鎖プロンプトとピダンティックスキーマを構造化出力に利用している。
その結果, 評価データセットの1つに対して, 98%の精度でROUGE F1の有意なスコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.123722364748134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the rapidly evolving field of healthcare and beyond, the integration of generative AI in Electronic Health Records (EHRs) represents a pivotal advancement, addressing a critical gap in current information extraction techniques. This paper introduces GAMedX, a Named Entity Recognition (NER) approach utilizing Large Language Models (LLMs) to efficiently extract entities from medical narratives and unstructured text generated throughout various phases of the patient hospital visit. By addressing the significant challenge of processing unstructured medical text, GAMedX leverages the capabilities of generative AI and LLMs for improved data extraction. Employing a unified approach, the methodology integrates open-source LLMs for NER, utilizing chained prompts and Pydantic schemas for structured output to navigate the complexities of specialized medical jargon. The findings reveal significant ROUGE F1 score on one of the evaluation datasets with an accuracy of 98\%. This innovation enhances entity extraction, offering a scalable, cost-effective solution for automated forms filling from unstructured data. As a result, GAMedX streamlines the processing of unstructured narratives, and sets a new standard in NER applications, contributing significantly to theoretical and practical advancements beyond the medical technology sphere.
- Abstract（参考訳）: 医療などの急速に発展している分野では、電子健康記録(EHR)における生成AIの統合は重要な進歩であり、現在の情報抽出技術における重要なギャップに対処している。
本稿では,大規模言語モデル (LLMs) を用いた名前付きエンティティ認識 (NER) アプローチであるGAMedXについて紹介する。
構造化されていない医療テキストを処理するという大きな課題に対処することで、GAMedXは生成AIとLLMの能力を活用してデータ抽出を改善する。
統一されたアプローチを用いることで、この方法論はNERのためのオープンソースのLCMを統合し、特殊な医学用語の複雑さをナビゲートするために、連鎖したプロンプトとピダンティックスキーマを構造化された出力に利用する。
その結果, 評価データセットの1つに対して, ROUGE F1スコアが98\%の有意な値を示した。
このイノベーションはエンティティ抽出を強化し、非構造化データから自動フォームを埋めるスケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供する。
その結果、GAMedXは構造化されていない物語の処理を合理化し、NERアプリケーションにおける新しい標準を設定し、医療技術以外の理論的および実践的な進歩に大きく貢献した。
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