論文の概要: Lab-AI: Using Retrieval Augmentation to Enhance Language Models for Personalized Lab Test Interpretation in Clinical Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18986v2
• Date: Wed, 23 Apr 2025 19:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.049338
• Title: Lab-AI: Using Retrieval Augmentation to Enhance Language Models for Personalized Lab Test Interpretation in Clinical Medicine
• Title（参考訳）: Lab-AI: 言語モデルを用いた臨床医学におけるパーソナライズされたラボテスト解釈のための言語モデルの構築
• Authors: Xiaoyu Wang, Haoyong Ouyang, Balu Bhasuran, Xiao Luo, Karim Hanna, Mia Liza A. Lustria, Carl Yang, Zhe He,
• Abstract要約: ほとんどの患者ポータルは、年齢や性別などの条件因子を無視して、普遍的な正常範囲を使用する。 本研究では,信頼できる健康源からの検索強化世代(RAG)を用いて,個人化された正常範囲を提供する対話型システムであるLab-AIを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.23073509982281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate interpretation of lab results is crucial in clinical medicine, yet most patient portals use universal normal ranges, ignoring conditional factors like age and gender. This study introduces Lab-AI, an interactive system that offers personalized normal ranges using retrieval-augmented generation (RAG) from credible health sources. Lab-AI has two modules: factor retrieval and normal range retrieval. We tested these on 122 lab tests: 40 with conditional factors and 82 without. For tests with factors, normal ranges depend on patient-specific information. Our results show GPT-4-turbo with RAG achieved a 0.948 F1 score for factor retrieval and 0.995 accuracy for normal range retrieval. GPT-4-turbo with RAG outperformed the best non-RAG system by 33.5% in factor retrieval and showed 132% and 100% improvements in question-level and lab-level performance, respectively, for normal range retrieval. These findings highlight Lab-AI's potential to enhance patient understanding of lab results.
• Abstract（参考訳）: 検査結果の正確な解釈は臨床医学において重要であるが、ほとんどの患者ポータルは、年齢や性別などの条件因子を無視し、普遍的な正常な範囲を使用している。 本研究では,信頼できる健康源からの検索強化世代(RAG)を用いて,個人化された正常範囲を提供する対話型システムであるLab-AIを紹介する。 Lab-AIには2つのモジュールがある。 条件要因のある40名,無条件の82名を対象に,122回の試験を行った。 因子による検査では、正常な範囲は患者固有の情報に依存する。 GPT-4-turbo with RAG, 0.948 F1 score for factor search, and 0.995 accuracy for normal range search。 GPT-4-turboはRAGよりも33.5%向上し、正常範囲検索では132%と100%改善した。 これらの結果から, 検査結果の理解を深めるLab-AIの可能性が示唆された。

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