論文の概要: HELIOT: LLM-Based CDSS for Adverse Drug Reaction Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16395v2
• Date: Sun, 13 Apr 2025 18:36:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 12:40:11.468811
• Title: HELIOT: LLM-Based CDSS for Adverse Drug Reaction Management
• Title（参考訳）: HELIOT:逆薬物反応管理のためのLCS
• Authors: Gabriele De Vito, Filomena Ferrucci, Athanasios Angelakis,
• Abstract要約: ヘリオット(Heliot)は、薬物反応管理のための革新的な臨床診断支援システムである。 LLM(Large Language Models)と総合的な医薬データリポジトリを統合することで、フリーテキストの臨床情報を処理します。 Heliotは、過去の患者固有の薬剤耐性から学び、偽の警告を減らすことで、よりニュアンスで文脈的に有害な薬物イベント警告を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2627279988912194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medication errors significantly threaten patient safety, leading to adverse drug events and substantial economic burdens on healthcare systems. Clinical Decision Support Systems (CDSSs) aimed at mitigating these errors often face limitations when processing unstructured clinical data, including reliance on static databases and rule-based algorithms, frequently generating excessive alerts that lead to alert fatigue among healthcare providers. This paper introduces HELIOT, an innovative CDSS for adverse drug reaction management that processes free-text clinical information using Large Language Models (LLMs) integrated with a comprehensive pharmaceutical data repository. HELIOT leverages advanced natural language processing capabilities to interpret medical narratives, extract relevant drug reaction information from unstructured clinical notes, and learn from past patient-specific medication tolerances to reduce false alerts, enabling more nuanced and contextual adverse drug event warnings across primary care, specialist consultations, and hospital settings. An initial evaluation using a synthetic dataset of clinical narratives and expert-verified ground truth shows promising results. HELIOT achieves high accuracy in a controlled setting. In addition, by intelligently analyzing previous medication tolerance documented in clinical notes and distinguishing between cases requiring different alert types, HELIOT can potentially reduce interruptive alerts by over 50% compared to traditional CDSSs. While these preliminary findings are encouraging, real-world validation will be essential to confirm these benefits in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 医療ミスは患者の安全を著しく脅かし、有害な薬物事件と医療システムに重大な経済的負担をもたらす。 これらのエラーを緩和することを目的とした臨床決定支援システム(CDSS)は、静的データベースやルールベースのアルゴリズムへの依存など、構造化されていない臨床データを処理する際に、しばしば、医療提供者の間で警告の疲労を引き起こす過度な警告を発生させるという制限に直面している。 本稿では,LLM(Large Language Models)を総合的な医薬データリポジトリに統合したフリーテキスト臨床情報を処理する,薬物反応管理のための革新的なCDSSであるHELIOTを紹介する。 HELIOTは、先進的な自然言語処理機能を活用して、医学的物語を解釈し、構造化されていない臨床論文から関連する薬物反応情報を抽出し、過去の患者固有の薬剤耐性から学び、偽の警告を減らす。 臨床物語の合成データセットと専門家が検証した地上真実を用いた初期評価は有望な結果を示す。 HELIOTは、制御された設定で高い精度を達成する。 さらに、臨床ノートに記録された以前の薬剤耐性をインテリジェントに分析し、異なる警告タイプを必要とするケースを区別することにより、HELIOTは従来のCDSSと比較して割り込み警告を50%以上削減できる可能性がある。 これらの予備的な発見は奨励されているが、臨床実践におけるこれらのメリットを確認するためには、現実世界の検証が不可欠である。

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