論文の概要: Retrospective Comparative Analysis of Prostate Cancer In-Basket Messages: Responses from Closed-Domain LLM vs. Clinical Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18290v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 21:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 07:10:35.834414
• Title: Retrospective Comparative Analysis of Prostate Cancer In-Basket Messages: Responses from Closed-Domain LLM vs. Clinical Teams
• Title（参考訳）: 前立腺癌In-Basketメッセージの回顧的比較分析 : 閉鎖型LDMと臨床チームとの反応
• Authors: Yuexing Hao, Jason M. Holmes, Jared Hobson, Alexandra Bennett, Daniel K. Ebner, David M. Routman, Satomi Shiraishi, Samir H. Patel, Nathan Y. Yu, Chris L. Hallemeier, Brooke E. Ball, Mark R. Waddle, Wei Liu,
• Abstract要約: 我々は,GPT-4をベースとしたLarge Language Model (LLM) であるRadOnc-GPTを紹介する。 RandOnc-GPT は以前記録された158個のバスケット内メッセージインタラクションに対して評価された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.940049248011015
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-basket message interactions play a crucial role in physician-patient communication, occurring during all phases (pre-, during, and post) of a patient's care journey. However, responding to these patients' inquiries has become a significant burden on healthcare workflows, consuming considerable time for clinical care teams. To address this, we introduce RadOnc-GPT, a specialized Large Language Model (LLM) powered by GPT-4 that has been designed with a focus on radiotherapeutic treatment of prostate cancer with advanced prompt engineering, and specifically designed to assist in generating responses. We integrated RadOnc-GPT with patient electronic health records (EHR) from both the hospital-wide EHR database and an internal, radiation-oncology-specific database. RadOnc-GPT was evaluated on 158 previously recorded in-basket message interactions. Quantitative natural language processing (NLP) analysis and two grading studies with clinicians and nurses were used to assess RadOnc-GPT's responses. Our findings indicate that RadOnc-GPT slightly outperformed the clinical care team in "Clarity" and "Empathy," while achieving comparable scores in "Completeness" and "Correctness." RadOnc-GPT is estimated to save 5.2 minutes per message for nurses and 2.4 minutes for clinicians, from reading the inquiry to sending the response. Employing RadOnc-GPT for in-basket message draft generation has the potential to alleviate the workload of clinical care teams and reduce healthcare costs by producing high-quality, timely responses.
• Abstract（参考訳）: In-basketメッセージインタラクションは、患者のケアジャーニーのすべてのフェーズ(前、中、後)で起こる、医師と患者のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし,これらの患者の質問に対する回答は,医療のワークフローに大きな負担となり,臨床医療チームにとってかなりの時間を要するようになった。 そこで本研究では,GPT-4を用いた特殊な大規模言語モデル(LLM)であるRadOnc-GPTを紹介する。 我々は,RadOnc-GPTを患者電子健康記録(EHR)と統合した。 RadOnc-GPTは、以前記録された158個のバスケメッセージインタラクションに対して評価された。 RadOnc-GPTの反応を評価するために, 定量的自然言語処理(NLP)分析と, 臨床医と看護師による2つのグレーディングスタディを用いた。 以上の結果から,RadOnc-GPTはClarityとEmpathyで臨床チームをわずかに上回り,CompletenessとCorrectnessでは同等のスコアを得た。 RadOnc-GPTは、看護師のメッセージに5.2分、臨床医のメッセージに2.4分節約すると見積もられている。 RadOnc-GPTを社内メッセージのドラフト生成に利用することで、臨床ケアチームの作業負荷を軽減し、高品質でタイムリーなレスポンスを生み出すことで医療コストを削減できる可能性がある。

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