論文の概要: A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14757v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 22:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 15:22:05.774965
• Title: A Large Language Model Outperforms Other Computational Approaches to the High-Throughput Phenotyping of Physician Notes
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる物理音符の高調波現象に対する他の計算的アプローチの性能評価
• Authors: Syed I. Munzir, Daniel B. Hier, Chelsea Oommen, Michael D. Carrithers,
• Abstract要約: 本研究では,3つの計算手法を高スループット表現型化と比較する。 生成AIを取り入れたLarge Language Model(LLM)、深層学習を利用した自然言語処理(NLP)アプローチ、単語ベクトルと機械学習を組み合わせたハイブリッドアプローチ。 GPT-4(Large Language Model)を実装するアプローチは優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-throughput phenotyping, the automated mapping of patient signs and symptoms to standardized ontology concepts, is essential to gaining value from electronic health records (EHR) in the support of precision medicine. Despite technological advances, high-throughput phenotyping remains a challenge. This study compares three computational approaches to high-throughput phenotyping: a Large Language Model (LLM) incorporating generative AI, a Natural Language Processing (NLP) approach utilizing deep learning for span categorization, and a hybrid approach combining word vectors with machine learning. The approach that implemented GPT-4 (a Large Language Model) demonstrated superior performance, suggesting that Large Language Models are poised to be the preferred method for high-throughput phenotyping of physician notes.
• Abstract（参考訳）: 患者徴候と症状を標準化したオントロジー概念に自動マッピングする高スループット表現型は、精密医療支援において電子健康記録(EHR)から価値を得るために不可欠である。 技術進歩にもかかわらず、高スループット表現型化は依然として課題である。 本研究では、生成AIを組み込んだLarge Language Model(LLM)、深層学習を利用した自然言語処理(NLP)、単語ベクトルと機械学習を組み合わせたハイブリッドアプローチの3つの計算手法を比較した。 GPT-4(Large Language Model)を実装した手法は優れた性能を示し,医用ノートの高スループット表現法として,大規模言語モデルが好まれることが示唆された。

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