論文の概要: CACER: Clinical Concept Annotations for Cancer Events and Relations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03905v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 20:42:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 17:20:24.151967
- Title: CACER: Clinical Concept Annotations for Cancer Events and Relations
- Title(参考訳): CACER:がんイベントと関連性のための臨床的概念アノテーション
- Authors: Yujuan Fu, Giridhar Kaushik Ramachandran, Ahmad Halwani, Bridget T. McInnes, Fei Xia, Kevin Lybarger, Meliha Yetisgen, Özlem Uzuner,
- Abstract要約: 本研究は,48,000件以上の医学的問題と薬物イベントに対する微粒な注釈付き新規コーパスCACERについて紹介する。
微調整および文脈内学習を用いたトランスフォーマーに基づく情報抽出モデルの開発と評価を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.866006682711284
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clinical notes contain unstructured representations of patient histories, including the relationships between medical problems and prescription drugs. To investigate the relationship between cancer drugs and their associated symptom burden, we extract structured, semantic representations of medical problem and drug information from the clinical narratives of oncology notes. We present Clinical Concept Annotations for Cancer Events and Relations (CACER), a novel corpus with fine-grained annotations for over 48,000 medical problems and drug events and 10,000 drug-problem and problem-problem relations. Leveraging CACER, we develop and evaluate transformer-based information extraction (IE) models such as BERT, Flan-T5, Llama3, and GPT-4 using fine-tuning and in-context learning (ICL). In event extraction, the fine-tuned BERT and Llama3 models achieved the highest performance at 88.2-88.0 F1, which is comparable to the inter-annotator agreement (IAA) of 88.4 F1. In relation extraction, the fine-tuned BERT, Flan-T5, and Llama3 achieved the highest performance at 61.8-65.3 F1. GPT-4 with ICL achieved the worst performance across both tasks. The fine-tuned models significantly outperformed GPT-4 in ICL, highlighting the importance of annotated training data and model optimization. Furthermore, the BERT models performed similarly to Llama3. For our task, LLMs offer no performance advantage over the smaller BERT models. The results emphasize the need for annotated training data to optimize models. Multiple fine-tuned transformer models achieved performance comparable to IAA for several extraction tasks.
- Abstract(参考訳): 臨床ノートには、医療問題と処方薬の関連を含む、患者の履歴の非構造的表現が含まれている。
がん薬剤と症状の重荷との関連性を検討するため,腫瘍学ノートの臨床的記述から,医療問題の構造的,意味的表現,薬物情報の抽出を行った。
CACERは,48,000件以上の医学的問題や薬物イベント,1万件の薬物・プロブレム・問題・プロブレム関係を詳細に記述した新しいコーパスである。
CACERを活用することで,微細チューニングとテキスト内学習(ICL)を用いて,BERT,Flan-T5,Llama3,GPT-4などのトランスフォーマベース情報抽出(IE)モデルの開発と評価を行う。
イベント抽出において、細調整されたBERTとLlama3は88.2-88.0 F1で最高性能を達成した。
関連抽出では、細調整されたBERT、Flan-T5、Llama3が61.8-65.3 F1で最高性能を達成した。
GPT-4とICLは、両方のタスクで最悪の性能を達成した。
微調整されたモデルはICLでGPT-4よりも優れており、注釈付きトレーニングデータとモデル最適化の重要性を強調した。
さらに、BERTモデルはLlama3と同様に動作した。
我々のタスクでは、LLMは小さなBERTモデルに対して性能上の優位性を提供していません。
その結果、モデルを最適化するための注釈付きトレーニングデータの必要性が強調された。
複数の微調整トランスモデルは、複数の抽出タスクにおいてIAAに匹敵する性能を達成した。
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