論文の概要: Large Language Models as Co-Pilots for Causal Inference in Medical Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19118v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 22:43:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:40:49.328244
• Title: Large Language Models as Co-Pilots for Causal Inference in Medical Studies
• Title（参考訳）: 医学における因果推論のコパイロットとしての大規模言語モデル
• Authors: Ahmed Alaa, Rachael V. Phillips, Emre Kıcıman, Laura B. Balzer, Mark van der Laan, Maya Petersen,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を共同パイロットツールとして活用し,因果推論の有効性を損なう研究設計上の欠陥の同定を支援する。 本研究では,LLMの概念的枠組みを,様々な分野のドメイン知識を符号化する因果コパイロットとして提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The validity of medical studies based on real-world clinical data, such as observational studies, depends on critical assumptions necessary for drawing causal conclusions about medical interventions. Many published studies are flawed because they violate these assumptions and entail biases such as residual confounding, selection bias, and misalignment between treatment and measurement times. Although researchers are aware of these pitfalls, they continue to occur because anticipating and addressing them in the context of a specific study can be challenging without a large, often unwieldy, interdisciplinary team with extensive expertise. To address this expertise gap, we explore the use of large language models (LLMs) as co-pilot tools to assist researchers in identifying study design flaws that undermine the validity of causal inferences. We propose a conceptual framework for LLMs as causal co-pilots that encode domain knowledge across various fields, engaging with researchers in natural language interactions to provide contextualized assistance in study design. We provide illustrative examples of how LLMs can function as causal co-pilots, propose a structured framework for their grounding in existing causal inference frameworks, and highlight the unique challenges and opportunities in adapting LLMs for reliable use in epidemiological research.
• Abstract（参考訳）: 実際の臨床データに基づく医学研究の妥当性は、医学的介入に関する因果的な結論を導くのに必要な重要な仮定に依存する。 多くの公表された研究は、これらの仮定に反し、残差の相違、選択バイアス、治療と測定時間の相違などのバイアスを伴うため、欠陥がある。 研究者はこれらの落とし穴を知ってはいるものの、特定の研究の文脈でそれらを予測し、対処することは、広範囲の専門知識を持つ大きな、しばしば扱いにくい、学際的なチームなしでは困難である可能性があるため、引き続き起こる。 この専門的ギャップに対処するため,大言語モデル(LLM)を共同操縦ツールとして活用し,因果推論の妥当性を損なう研究設計上の欠陥の同定を支援する。 本研究では,LLMの概念的枠組みを,様々な分野のドメイン知識を符号化する因果コパイロットとして提案する。 本稿では, LLM を因果的コパイロットとして機能させる方法の具体例を示し, 既存の因果的推論フレームワークを基盤とした構造的枠組みを提案し, 疫学研究で信頼性の高い利用に LLM を適用する上でのユニークな課題と機会を強調した。

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