論文の概要: CancerLLM: A Large Language Model in Cancer Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10459v2
• Date: Sun, 1 Sep 2024 14:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 17:51:09.090642
• Title: CancerLLM: A Large Language Model in Cancer Domain
• Title（参考訳）: CancerLLM: がん領域における大規模言語モデル
• Authors: Mingchen Li, Jiatan Huang, Jeremy Yeung, Anne Blaes, Steven Johnson, Hongfang Liu, Hua Xu, Rui Zhang,
• Abstract要約: CancerLLMは70億のパラメータとMistralスタイルのアーキテクチャを持つモデルで、17のがんタイプをカバーする2,676,642の臨床ノートと515,524の病理報告で事前訓練されている。 以上の結果から,ClancLLMは既存LLMと比較して平均F1スコアが7.61 %向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.696798724373934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical Large Language Models (LLMs) such as ClinicalCamel 70B, Llama3-OpenBioLLM 70B have demonstrated impressive performance on a wide variety of medical NLP task.However, there still lacks a large language model (LLM) specifically designed for cancer domain. Moreover, these LLMs typically have billions of parameters, making them computationally expensive for healthcare systems.Thus, in this study, we propose CancerLLM, a model with 7 billion parameters and a Mistral-style architecture, pre-trained on 2,676,642 clinical notes and 515,524 pathology reports covering 17 cancer types, followed by fine-tuning on three cancer-relevant tasks, including cancer phenotypes extraction, and cancer diagnosis generation. Our evaluation demonstrated that CancerLLM achieves state-of-the-art results compared to other existing LLMs, with an average F1 score improvement of 7.61 %. Additionally, CancerLLM outperforms other models on two proposed robustness testbeds. This illustrates that CancerLLM can be effectively applied to clinical AI systems, enhancing clinical research and healthcare delivery in the field of cancer.
• Abstract（参考訳）: 臨床カメラ70BやLlama3-OpenBioLLM70Bのような医療用大言語モデル(LLM)は、様々な医療用NLPタスクにおいて印象的な性能を示してきたが、がん領域に特化した大規模言語モデル(LLM)はいまだに存在しない。 さらに、これらのLSMは、典型的には数十億のパラメータを持ち、医療システムには計算コストがかかるが、本研究では、70億のパラメータとMistralスタイルのアーキテクチャを持つモデルであるCancerLLMを提案し、17種類のがんを対象とする2,676,642の臨床ノートと515,524の病理報告を事前訓練し、がんの表現型抽出、がん診断生成を含む3つのがん関連タスクを微調整した。 以上の結果から,ClancLLMは既存のLLMと比較して平均F1スコアが7.61 %向上した。 さらに、CASELLMは2つの提案された堅牢性テストベッドで他のモデルよりも優れている。 このことは、がんLLMが臨床AIシステムに効果的に適用され、がん分野における臨床研究と医療提供が促進されることを示している。

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