論文の概要: Automated Clinical Data Extraction with Knowledge Conditioned LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18027v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 02:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 14:57:54.645711
• Title: Automated Clinical Data Extraction with Knowledge Conditioned LLMs
• Title（参考訳）: 知識条件付きLLMを用いた臨床データの自動抽出
• Authors: Diya Li, Asim Kadav, Aijing Gao, Rui Li, Richard Bourgon,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、レポート中の構造化されていないテキストの解釈に有効であるが、ドメイン固有の知識の欠如により幻覚することが多い。 In-context Learning (ICL) を通じて生成された内部知識を外部知識と整合させる新しい枠組みを提案する。 本フレームワークでは,検索した内部知識および外部知識の関連単位を抽出し,抽出した内部知識規則の真偽と有用性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.935125803100394
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The extraction of lung lesion information from clinical and medical imaging reports is crucial for research on and clinical care of lung-related diseases. Large language models (LLMs) can be effective at interpreting unstructured text in reports, but they often hallucinate due to a lack of domain-specific knowledge, leading to reduced accuracy and posing challenges for use in clinical settings. To address this, we propose a novel framework that aligns generated internal knowledge with external knowledge through in-context learning (ICL). Our framework employs a retriever to identify relevant units of internal or external knowledge and a grader to evaluate the truthfulness and helpfulness of the retrieved internal-knowledge rules, to align and update the knowledge bases. Our knowledge-conditioned approach also improves the accuracy and reliability of LLM outputs by addressing the extraction task in two stages: (i) lung lesion finding detection and primary structured field parsing, followed by (ii) further parsing of lesion description text into additional structured fields. Experiments with expert-curated test datasets demonstrate that this ICL approach can increase the F1 score for key fields (lesion size, margin and solidity) by an average of 12.9% over existing ICL methods.
• Abstract（参考訳）: 臨床・医療画像からの肺病変情報の抽出は肺疾患の研究・治療に不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は、レポート中の非構造化テキストの解釈に有効であるが、ドメイン固有の知識の欠如により幻覚し、精度が低下し、臨床現場での使用が困難になる。 そこで本研究では,テキスト内学習(ICL)を通じて生成した内部知識を外部知識と整合させる新しい枠組みを提案する。 本フレームワークでは,内部知識及び外部知識の関連単位を抽出し,抽出した内部知識規則の真偽と有用性を評価し,知識基盤の整合と更新を行う。 我々の知識条件によるアプローチは、抽出タスクを2段階に分けてLLM出力の精度と信頼性を向上させる。 i)肺病変の検出と一次構造解析 (ii) 病変記述テキストのさらなる解析を付加的な構造体にすること。 専門家による試験データセットを用いた実験により、このICLアプローチは、キーフィールド(配列サイズ、マージン、ソリティー)のF1スコアを既存のICLメソッドよりも平均12.9%向上させることができることが示された。

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