論文の概要: DiReCT: Diagnostic Reasoning for Clinical Notes via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01933v2
- Date: Tue, 6 Aug 2024 04:28:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 13:18:40.450542
- Title: DiReCT: Diagnostic Reasoning for Clinical Notes via Large Language Models
- Title（参考訳）: DiReCT:大規模言語モデルによる臨床ノートの診断的推論
- Authors: Bowen Wang, Jiuyang Chang, Yiming Qian, Guoxin Chen, Junhao Chen, Zhouqiang Jiang, Jiahao Zhang, Yuta Nakashima, Hajime Nagahara,
- Abstract要約: 本研究では,人間医師と比較して,大規模言語モデル(LLM)の推論能力と解釈可能性を評価することを目的とする。
臨床注記用診断推論データセット(DiReCT)は、511の臨床注記を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.85606857702375
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have recently showcased remarkable capabilities, spanning a wide range of tasks and applications, including those in the medical domain. Models like GPT-4 excel in medical question answering but may face challenges in the lack of interpretability when handling complex tasks in real clinical settings. We thus introduce the diagnostic reasoning dataset for clinical notes (DiReCT), aiming at evaluating the reasoning ability and interpretability of LLMs compared to human doctors. It contains 511 clinical notes, each meticulously annotated by physicians, detailing the diagnostic reasoning process from observations in a clinical note to the final diagnosis. Additionally, a diagnostic knowledge graph is provided to offer essential knowledge for reasoning, which may not be covered in the training data of existing LLMs. Evaluations of leading LLMs on DiReCT bring out a significant gap between their reasoning ability and that of human doctors, highlighting the critical need for models that can reason effectively in real-world clinical scenarios.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療領域を含む幅広いタスクやアプリケーションにまたがる、目覚ましい機能を披露している。
GPT-4のようなモデルは、医学的な質問に答える上で優れているが、実際の臨床環境で複雑なタスクを扱う際には、解釈可能性の欠如が問題となる可能性がある。
そこで本論文では,人間の医師と比較してLCMの推論能力と解釈性を評価することを目的とした,臨床ノート用診断推論データセット(DiReCT)について紹介する。
これには、511の臨床ノートが含まれており、それぞれ医師が慎重に注記し、臨床ノートの観察から最終診断まで、診断の推論過程を詳述している。
さらに、診断知識グラフが提供され、既存のLLMのトレーニングデータには含まれない推論に必要な知識を提供する。
DiReCTにおけるLLMの評価は、その推論能力と人間の医師の間に大きなギャップをもたらし、実際の臨床シナリオにおいて効果的に推論できるモデルに対する重要な必要性を強調している。
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