論文の概要: MedSyn: LLM-based Synthetic Medical Text Generation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02056v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 15:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 15:25:25.447877
• Title: MedSyn: LLM-based Synthetic Medical Text Generation Framework
• Title（参考訳）: MedSyn: LLMベースの医用テキスト生成フレームワーク
• Authors: Gleb Kumichev, Pavel Blinov, Yulia Kuzkina, Vasily Goncharov, Galina Zubkova, Nikolai Zenovkin, Aleksei Goncharov, Andrey Savchenko,
• Abstract要約: MedSynは,大規模言語モデルと医療知識グラフを統合する新しい医用テキスト生成フレームワークである。 我々は,MKGを用いて先行医療情報を抽出し,GPT-4および微調整LLaMAモデルを用いた合成臨床ノートを生成する。 本研究は, 合成データは, 合成データのない設定と比較して, 重要かつ困難な符号の分類精度を最大17.8%向上させることができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27376226833693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating synthetic text addresses the challenge of data availability in privacy-sensitive domains such as healthcare. This study explores the applicability of synthetic data in real-world medical settings. We introduce MedSyn, a novel medical text generation framework that integrates large language models with a Medical Knowledge Graph (MKG). We use MKG to sample prior medical information for the prompt and generate synthetic clinical notes with GPT-4 and fine-tuned LLaMA models. We assess the benefit of synthetic data through application in the ICD code prediction task. Our research indicates that synthetic data can increase the classification accuracy of vital and challenging codes by up to 17.8% compared to settings without synthetic data. Furthermore, to provide new data for further research in the healthcare domain, we present the largest open-source synthetic dataset of clinical notes for the Russian language, comprising over 41k samples covering 219 ICD-10 codes.
• Abstract（参考訳）: 合成テキストの生成は、医療などプライバシに敏感な領域におけるデータ可用性の課題に対処する。 本研究では,実世界の医療環境における合成データの適用性について検討する。 MedSynは医療知識グラフ(MKG)と大規模言語モデルを統合する新しい医療用テキスト生成フレームワークである。 我々は,MKGを用いて先行医療情報を抽出し,GPT-4および微調整LLaMAモデルを用いた合成臨床ノートを生成する。 ICDコード予測タスクの応用による合成データの利点を評価する。 本研究は, 合成データは, 合成データのない設定と比較して, 重要かつ困難な符号の分類精度を最大17.8%向上させることができることを示唆している。 さらに、医療分野におけるさらなる研究のための新たなデータを提供するため、219のICD-10コードをカバーする41k以上のサンプルからなる、ロシア語の臨床ノートのオープンソース合成データセットを提示する。

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