論文の概要: The Power of Combining Data and Knowledge: GPT-4o is an Effective Interpreter of Machine Learning Models in Predicting Lymph Node Metastasis of Lung Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17900v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 09:33:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 20:22:03.388818
• Title: The Power of Combining Data and Knowledge: GPT-4o is an Effective Interpreter of Machine Learning Models in Predicting Lymph Node Metastasis of Lung Cancer
• Title（参考訳）: データと知識の組み合わせの力:GPT-4oは肺癌リンパ節転移の予測に機械学習モデルを効果的に解釈する
• Authors: Danqing Hu, Bing Liu, Xiaofeng Zhu, Nan Wu,
• Abstract要約: リンパ節転移(LNM)は肺癌患者の早期治療を決定する重要な因子である。 近年,大きな言語モデル (LLM) が注目されている。 本稿では,LLMが取得した医療知識と機械学習モデルで同定した潜伏パターンを組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.32753287825974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lymph node metastasis (LNM) is a crucial factor in determining the initial treatment for patients with lung cancer, yet accurate preoperative diagnosis of LNM remains challenging. Recently, large language models (LLMs) have garnered significant attention due to their remarkable text generation capabilities. Leveraging the extensive medical knowledge learned from vast corpora, LLMs can estimate probabilities for clinical problems, though their performance has historically been inferior to data-driven machine learning models. In this paper, we propose a novel ensemble method that combines the medical knowledge acquired by LLMs with the latent patterns identified by machine learning models to enhance LNM prediction performance. Initially, we developed machine learning models using patient data. We then designed a prompt template to integrate the patient data with the predicted probability from the machine learning model. Subsequently, we instructed GPT-4o, the most advanced LLM developed by OpenAI, to estimate the likelihood of LNM based on patient data and then adjust the estimate using the machine learning output. Finally, we collected three outputs from the GPT-4o using the same prompt and ensembled these results as the final prediction. Using the proposed method, our models achieved an AUC value of 0.765 and an AP value of 0.415 for LNM prediction, significantly improving predictive performance compared to baseline machine learning models. The experimental results indicate that GPT-4o can effectively leverage its medical knowledge and the probabilities predicted by machine learning models to achieve more accurate LNM predictions. These findings demonstrate that LLMs can perform well in clinical risk prediction tasks, offering a new paradigm for integrating medical knowledge and patient data in clinical predictions.
• Abstract（参考訳）: リンパ節転移 (LNM) は肺癌患者の早期治療を決定する重要な因子であるが, 正確な術前診断は困難である。 近年,大きな言語モデル (LLM) が注目されている。 巨大なコーパスから学んだ広範な医学知識を活用して、LLMは臨床上の問題に対する確率を推定できるが、その性能は歴史的にデータ駆動機械学習モデルよりも劣っている。 本稿では,LNM予測性能を向上させるために,LLMが取得した医療知識と機械学習モデルが同定した潜伏パターンを組み合わせた新しいアンサンブル手法を提案する。 当初,患者データを用いた機械学習モデルを開発した。 次に、患者データを機械学習モデルから予測される確率と統合するプロンプトテンプレートを設計した。 その後,OpenAIが開発した最も先進的なLCMであるGPT-4oに,患者データに基づいてLNMの確率を推定し,機械学習出力を用いて推定を調整するように指示した。 最後に,同じプロンプトを用いてGPT-4oから3つのアウトプットを収集し,これらの結果を最終予測としてアンサンブルした。 提案手法を用いて,LNM予測におけるAUC値0.765,AP値0.415を達成し,ベースライン機械学習モデルと比較して予測性能を著しく向上させた。 実験の結果, GPT-4oは, より正確なLNM予測を実現するために, 機械学習モデルによって予測される医療知識と確率を効果的に活用できることが示唆された。 これらの結果から,LSMは臨床リスク予測タスクにおいて良好に機能し,臨床リスク予測に医療知識と患者データを統合するための新たなパラダイムを提供することが明らかとなった。

関連論文リスト

• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• Predicting Lung Cancer Patient Prognosis with Large Language Models [20.97970447748789]
  大規模言語モデル(LLM)は、広範な学習知識に基づいてテキストを処理・生成する能力に注目されている。 肺癌患者の予後予測におけるGPT-4o miniおよびGPT-3.5の有用性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T06:36:27Z)
• Large Language Model Distilling Medication Recommendation Model [61.89754499292561]
  大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解と入力非依存特性を利用する。 本研究は, LLMを用いて既存の薬剤推奨手法を変換することを目的としている。 これを軽減するため,LLMの習熟度をよりコンパクトなモデルに伝達する機能レベルの知識蒸留技術を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T08:25:22Z)
• CPLLM: Clinical Prediction with Large Language Models [0.07083082555458872]
  本稿では,臨床疾患に対するLLM(Pre-trained Large Language Model)の微調整と寛容予測を行う手法を提案する。 診断予測には,患者の来訪時に対象疾患と診断されるか,その後に診断されるかを,過去の診断記録を利用して予測する。 提案手法であるCPLLMは,PR-AUCおよびROC-AUCの指標で試験された全てのモデルを上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T13:24:12Z)
• Textual Data Augmentation for Patient Outcomes Prediction [67.72545656557858]
  本稿では,患者の電子カルテに人工的な臨床ノートを作成するための新しいデータ拡張手法を提案する。 生成言語モデルGPT-2を微調整し、ラベル付きテキストを元のトレーニングデータで合成する。 今回,最も多い患者,すなわち30日間の寛解率について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-13T01:07:23Z)
• Multi-task fusion for improving mammography screening data classification [3.7683182861690843]
  まず、個別のタスク固有のモデルのセットをトレーニングするパイプラインアプローチを提案する。 次に、標準モデルの集合戦略とは対照的に、その融合について検討する。 我々の融合アプローチは、標準モデルのアンサンブルに比べてAUCのスコアを最大0.04向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T13:56:27Z)
• Survival Prediction of Heart Failure Patients using Stacked Ensemble Machine Learning Algorithm [0.0]
  心不全は、我々の時代における主要な健康上の危険問題の1つであり、世界中の死因の1つです。 データマイニングは、医療機関が生成した大量の生データを意味のある情報に変換するプロセスである。 本研究は, 心不全後の生存可能性を予測するためには, 患者から採取した特定の属性のみが必須であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T16:42:27Z)
• A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal manometry [50.591267188664666]
  このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。 これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• Transfer Learning without Knowing: Reprogramming Black-box Machine Learning Models with Scarce Data and Limited Resources [78.72922528736011]
  そこで我々は,ブラックボックス・アタベラル・リプログラミング (BAR) という新しい手法を提案する。 ゼロオーダー最適化とマルチラベルマッピング技術を用いて、BARは入力出力応答のみに基づいてブラックボックスMLモデルをプログラムする。 BARは最先端の手法より優れ、バニラ対逆プログラミング法に匹敵する性能を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T01:52:34Z)
• Language Models Are An Effective Patient Representation Learning Technique For Electronic Health Record Data [7.260199064831896]
  本研究では,自然言語処理技術に触発された患者表現方式により,臨床予測モデルの精度が向上することを示す。 このような患者表現方式は、標準的な基準よりも5つの予測タスクにおいて、3.5%の平均的なAUROCの改善を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T22:24:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。