論文の概要: Improving Mortality Prediction After Radiotherapy with Large Language Model Structuring of Large-Scale Unstructured Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05074v5
• Date: Wed, 11 Dec 2024 10:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:09.517794
• Title: Improving Mortality Prediction After Radiotherapy with Large Language Model Structuring of Large-Scale Unstructured Electronic Health Records
• Title（参考訳）: 大規模非構造電子健康記録の大規模言語モデル構築による放射線治療後の死亡予測の改善
• Authors: Sangjoon Park, Chan Woo Wee, Seo Hee Choi, Kyung Hwan Kim, Jee Suk Chang, Hong In Yoon, Ik Jae Lee, Yong Bae Kim, Jaeho Cho, Ki Chang Keum, Chang Geol Lee, Hwa Kyung Byun, Woong Sub Koom,
• Abstract要約: 本研究は、構造化された臨床データとともに、構造化されていない電子健康記録を構造化するためのRTSurvフレームワークを開発し、検証した。 34,276人の非構造化データと852の外部コホートを用いて、非構造化情報を構造化形式に変換することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.608410928225647
• License:
• Abstract: Accurate survival prediction in radiotherapy (RT) is critical for optimizing treatment decisions. This study developed and validated the RT-Surv framework, which integrates general-domain, open-source large language models (LLMs) to structure unstructured electronic health records alongside structured clinical data. Using data from 34,276 patients and an external cohort of 852, the framework successfully transformed unstructured clinical information into structured formats. Incorporating LLM-structured clinical features improved the concordance index from 0.779 to 0.842 during external validation, demonstrating a significant performance enhancement. Key LLM-structured features, such as disease extent, general condition, and RT purpose, showed high predictive importance and aligned closely with statistically significant predictors identified through conventional statistical analyses, thereby improving model interpretability. Furthermore, the framework enhanced risk stratification, enabling more distinct differentiation among low-, intermediate-, and high-risk groups (p < 0.001) using LLM-structured clinical features. These findings highlight the potential of LLMs to convert unstructured data into actionable insights, improving predictive modeling and patient outcomes in clinics.
• Abstract（参考訳）: 放射線治療(RT)における正確な生存予測は治療決定の最適化に重要である。 本研究は、構造化された臨床データとともに、構造化されていない電子健康記録を構造化するために、一般ドメインのオープンソース大言語モデル(LLM)を統合したRT-Survフレームワークを開発し、検証した。 34,276人の患者のデータと852の外部コホートを用いて、このフレームワークは、構造化されていない臨床情報を構造化形式に変換することに成功した。 LLMを組み込んだ臨床症状は, 外部評価において0.779から0.842に改善し, 高い性能向上を示した。 疾患範囲, 一般状態, RT目的などのLLM構造の特徴は, 予測の重要度が高く, 従来の統計解析により同定された統計的に有意な予測値と密接に一致し, モデル解釈性の向上が図られた。 さらに,このフレームワークはリスク階層化を増強し,低,中,高リスク群 (p < 0.001) と低, 高リスク群 (p < 0.001) の鑑別が可能となった。 これらの知見は、非構造化データを実用的な洞察に変換し、予測モデリングと臨床における患者結果を改善するLLMの可能性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Enhancing In-Hospital Mortality Prediction Using Multi-Representational Learning with LLM-Generated Expert Summaries [3.5508427067904864]
  ICU患者の院内死亡率(IHM)予測は、時間的介入と効率的な資源配分に重要である。 本研究は、構造化された生理データと臨床ノートをLarge Language Model(LLM)によって生成された専門家要約と統合し、IHM予測精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T16:36:38Z)
• 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)
• DALL-M: Context-Aware Clinical Data Augmentation with LLMs [13.827368628263997]
  放射線医は、基礎疾患の診断に不十分な胸部X線をしばしば見出す。 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枠組みを提案する。 症例文脈合成データを生成するために,大規模言語モデルを用いた臨床データ拡張の先駆的アプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T07:01:50Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.0747462486285]
  ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。 本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:23:17Z)
• TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
  臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。 本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:35:09Z)
• Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
  患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。 本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T03:14:00Z)
• A Multimodal Transformer: Fusing Clinical Notes with Structured EHR Data for Interpretable In-Hospital Mortality Prediction [8.625186194860696]
  臨床ノートと構造化HRデータを融合し,院内死亡率の予測に役立てる新しいマルチモーダルトランスフォーマーを提案する。 そこで本研究では,臨床ノートにおいて重要な単語を選択するための統合的勾配(IG)手法を提案する。 また,臨床 BERT における領域適応型事前訓練とタスク適応型微調整の重要性についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T03:49:52Z)
• Early Prediction of Mortality in Critical Care Setting in Sepsis Patients Using Structured Features and Unstructured Clinical Notes [4.387308555401595]
  MIMIC-IIIデータベースを用いて、人口統計データ、生理学的測定、臨床ノートを統合した。 敗血症患者の死亡リスクと30日間の死亡リスクを予測するために,いくつかの機械学習モデルを構築し,適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T19:57:05Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)
• Predicting Clinical Trial Results by Implicit Evidence Integration [40.80948875051806]
  新規な臨床試験結果予測(CTRP)タスクを導入する。 CTRPフレームワークでは、モデルがPICO形式の臨床試験の提案を受け、その背景を入力として、その結果を予測する。 PICOを暗黙的に含む医学文献から大規模非構造化文を引用し,その結果を証拠とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T12:25:41Z)

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。