論文の概要: Controlled LLM-based Reasoning for Clinical Trial Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18998v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 09:42:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.474142
• Title: Controlled LLM-based Reasoning for Clinical Trial Retrieval
• Title（参考訳）: 臨床トライアル検索のためのLSMによる推論制御
• Authors: Mael Jullien, Alex Bogatu, Harriet Unsworth, Andre Freitas,
• Abstract要約: そこで我々は,LSMの能力を拡張するスケーラブルな手法を提案し,医療適性基準のセットに対する推論を体系化する。 提案法はTREC 2022 臨床試験で評価され,最新技術である NDCG@10 の 0.693 と Precision@10 の 0.73 に勝る結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4199844472131922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Matching patients to clinical trials demands a systematic and reasoned interpretation of documents which require significant expert-level background knowledge, over a complex set of well-defined eligibility criteria. Moreover, this interpretation process needs to operate at scale, over vast knowledge bases of trials. In this paper, we propose a scalable method that extends the capabilities of LLMs in the direction of systematizing the reasoning over sets of medical eligibility criteria, evaluating it in the context of real-world cases. The proposed method overlays a Set-guided reasoning method for LLMs. The proposed framework is evaluated on TREC 2022 Clinical Trials, achieving results superior to the state-of-the-art: NDCG@10 of 0.693 and Precision@10 of 0.73.
• Abstract（参考訳）: 患者を臨床試験にマッチさせるには、専門家レベルの背景知識を必要とする文書の体系的で合理的な解釈が要求される。 さらに、この解釈プロセスは、試行の膨大な知識ベースを越えて、大規模に運用する必要がある。 本稿では,LLMの能力を拡張するスケーラブルな手法を提案する。 提案手法は,LLMのセット誘導推論法をオーバーレイする。 提案手法はTREC 2022 臨床試験で評価され,最先端の NDCG@10 と精度: 0.693 の NDCG@10,精度: 0.73 よりも優れた結果が得られた。

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