Fugu-MT 論文翻訳(概要): DALL-M: Context-Aware Clinical Data Augmentation with LLMs

論文の概要: DALL-M: Context-Aware Clinical Data Augmentation with LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08227v1
Date: Thu, 11 Jul 2024 07:01:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-12 18:39:04.609817
Title: DALL-M: Context-Aware Clinical Data Augmentation with LLMs
Title（参考訳）: DALL-M:LLMを用いたコンテキスト対応臨床データ拡張
Authors: Chihcheng Hsieh, Catarina Moreira, Isabel Blanco Nobre, Sandra Costa Sousa, Chun Ouyang, Margot Brereton, Joaquim Jorge, Jacinto C. Nascimento,
Abstract要約: 臨床データを用いた拡張技術により臨床コンテキストを向上する新しい手法を提案する。本稿では,大言語モデル(LLM)を用いて患者コンテキスト合成データを生成する臨床データ拡張の先駆的アプローチを提案する。この方法論は、医療におけるより堅牢なディープラーニングモデルのトレーニングに不可欠です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.827368628263997
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: X-ray images are vital in medical diagnostics, but their effectiveness is limited without clinical context. Radiologists often find chest X-rays insufficient for diagnosing underlying diseases, necessitating comprehensive clinical features and data integration. We present a novel technique to enhance the clinical context through augmentation techniques with clinical tabular data, thereby improving its applicability and reliability in AI medical diagnostics. To address this, we introduce a pioneering approach to clinical data augmentation that employs large language models (LLMs) to generate patient contextual synthetic data. This methodology is crucial for training more robust deep learning models in healthcare. It preserves the integrity of real patient data while enriching the dataset with contextually relevant synthetic features, significantly enhancing model performance. DALL-M uses a three-phase feature generation process: (i) clinical context storage, (ii) expert query generation, and (iii) context-aware feature augmentation. DALL-M generates new, clinically relevant features by synthesizing chest X-ray images and reports. Applied to 799 cases using nine features from the MIMIC-IV dataset, it created an augmented set of 91 features. This is the first work to generate contextual values for existing and new features based on patients' X-ray reports, gender, and age and to produce new contextual knowledge during data augmentation. Empirical validation with machine learning models, including Decision Trees, Random Forests, XGBoost, and TabNET, showed significant performance improvements. Incorporating augmented features increased the F1 score by 16.5% and Precision and Recall by approximately 25%. DALL-M addresses a critical gap in clinical data augmentation, offering a robust framework for generating contextually enriched datasets.
Abstract（参考訳）: X線画像は医療診断において不可欠であるが、臨床的文脈なしでは有効性は限られている。放射線医は、基礎疾患の診断、包括的臨床特徴の必要、およびデータ統合に不十分な胸部X線をしばしば見出す。本稿では,臨床表型データによる拡張技術により臨床コンテキストを向上し,AI診断における適用性と信頼性を向上させる新しい手法を提案する。そこで我々は,大言語モデル(LLM)を用いて患者コンテキスト合成データを生成する臨床データ拡張の先駆的アプローチを提案する。この方法論は、医療におけるより堅牢なディープラーニングモデルのトレーニングに不可欠です。実際の患者データの整合性を保ちつつ、文脈に関連のある合成機能でデータセットを充実させ、モデル性能を大幅に向上させる。 DALL-Mは3相特徴生成プロセスを使用する。 (i)臨床用文脈記憶装置 (ii)エキスパートクエリ生成、および (iii)文脈認識機能拡張。 DALL-Mは胸部X線像と報告を合成することにより、臨床的に新しい特徴を生み出す。 MIMIC-IVデータセットの9つの特徴を使用して799のケースに適用された。これは、患者のX線レポート、性別、年齢に基づいて、既存および新機能のコンテキスト値を生成し、データ拡張中に新しいコンテキスト知識を生成する最初の研究である。 Decision Trees、Random Forests、XGBoost、TabNETなど、機械学習モデルによる実証的な検証は、大幅なパフォーマンス向上を示した。 F1のスコアは16.5%、精度とリコールは25%向上した。 DALL-Mは臨床データ拡張における重要なギャップに対処し、コンテキストに富んだデータセットを生成するための堅牢なフレームワークを提供する。

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