論文の概要: A Large Language Model Pipeline for Breast Cancer Oncology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06455v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 16:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 12:59:23.941142
• Title: A Large Language Model Pipeline for Breast Cancer Oncology
• Title（参考訳）: 乳がんオンコロジーのための大規模言語モデルパイプライン
• Authors: Tristen Pool, Dennis Trujillo,
• Abstract要約: 最先端のOpenAIモデルは、2つの重要ながん治療因子に対する臨床データセットと臨床ガイドラインテキストコーパスに基づいて微調整された。 乳癌に対するアジュバント放射線療法と化学療法の分類において高い精度(0.85+)が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated potential in the innovation of many disciplines. However, how they can best be developed for oncology remains underdeveloped. State-of-the-art OpenAI models were fine-tuned on a clinical dataset and clinical guidelines text corpus for two important cancer treatment factors, adjuvant radiation therapy and chemotherapy, using a novel Langchain prompt engineering pipeline. A high accuracy (0.85+) was achieved in the classification of adjuvant radiation therapy and chemotherapy for breast cancer patients. Furthermore, a confidence interval was formed from observational data on the quality of treatment from human oncologists to estimate the proportion of scenarios in which the model must outperform the original oncologist in its treatment prediction to be a better solution overall as 8.2% to 13.3%. Due to indeterminacy in the outcomes of cancer treatment decisions, future investigation, potentially a clinical trial, would be required to determine if this threshold was met by the models. Nevertheless, with 85% of U.S. cancer patients receiving treatment at local community facilities, these kinds of models could play an important part in expanding access to quality care with outcomes that lie, at minimum, close to a human oncologist.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野の革新の可能性を示している。 しかし、腫瘍学に最も適した開発方法はまだ未開発である。 最先端のOpenAIモデルは、新しいラングチェーンプロンプトエンジニアリングパイプラインを使用して、2つの重要ながん治療因子であるアジュバント放射線治療と化学療法のための臨床データセットと臨床ガイドラインテキストコーパスに基づいて微調整された。 乳癌に対するアジュバント放射線療法と化学療法の分類において高い精度(0.85+)が得られた。 さらに、ヒトの腫瘍学者による治療の質に関する観察データから信頼区間が形成され、そのモデルが治療予測において元の腫瘍学者を8.2%から13.3%の精度で上回らなければならないシナリオの割合を推定した。 がん治療決定の結果の不確定性のため、将来の調査、潜在的に臨床試験は、この閾値がモデルによって満たされたかどうかを決定するために必要となる。 それでも、米国のがん患者の85%が地域社会施設で治療を受けており、こうしたモデルがヒトの腫瘍学者に近づいた結果によって、品質ケアへのアクセスを拡大する上で重要な役割を果たす可能性がある。

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