論文の概要: Large Language Models for Patient Comments Multi-Label Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23528v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 00:29:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:02:17.993280
• Title: Large Language Models for Patient Comments Multi-Label Classification
• Title（参考訳）: 患者コメントのための大規模言語モデルとマルチラベル分類
• Authors: Hajar Sakai, Sarah S. Lam, Mohammadsadegh Mikaeili, Joshua Bosire, Franziska Jovin,
• Abstract要約: 本研究は,多ラベルテキスト分類(MLTC)におけるLLM(Large Language Models)の活用について検討する。 GPT-4o-Turboは分類を行うために利用された。 プロンプトエンジニアリングフレームワークを使用することで、ゼロショット学習、インコンテキスト学習、チェーンオブ思考プロンプトを実験した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.670008893193884
• License:
• Abstract: Patient experience and care quality are crucial for a hospital's sustainability and reputation. The analysis of patient feedback offers valuable insight into patient satisfaction and outcomes. However, the unstructured nature of these comments poses challenges for traditional machine learning methods following a supervised learning paradigm. This is due to the unavailability of labeled data and the nuances these texts encompass. This research explores leveraging Large Language Models (LLMs) in conducting Multi-label Text Classification (MLTC) of inpatient comments shared after a stay in the hospital. GPT-4o-Turbo was leveraged to conduct the classification. However, given the sensitive nature of patients' comments, a security layer is introduced before feeding the data to the LLM through a Protected Health Information (PHI) detection framework, which ensures patients' de-identification. Additionally, using the prompt engineering framework, zero-shot learning, in-context learning, and chain-of-thought prompting were experimented with. Results demonstrate that GPT-4o-Turbo, whether following a zero-shot or few-shot setting, outperforms traditional methods and Pre-trained Language Models (PLMs) and achieves the highest overall performance with an F1-score of 76.12% and a weighted F1-score of 73.61% followed closely by the few-shot learning results. Subsequently, the results' association with other patient experience structured variables (e.g., rating) was conducted. The study enhances MLTC through the application of LLMs, offering healthcare practitioners an efficient method to gain deeper insights into patient feedback and deliver prompt, appropriate responses.
• Abstract（参考訳）: 患者体験とケアの質は、病院の持続可能性と評価にとって不可欠である。 患者からのフィードバックの分析は、患者の満足度と結果に関する貴重な洞察を提供する。 しかし、これらのコメントの構造化されていない性質は、教師付き学習パラダイムに従って従来の機械学習手法に課題をもたらす。 これはラベル付きデータの有効性や、これらのテキストが含んでいるニュアンスのためである。 本研究は, 入院後に共有された患者コメントの多ラベルテキスト分類(MLTC)の実施において, LLM(Large Language Models)を活用することを検討する。 GPT-4o-Turboは分類を行うために利用された。 しかしながら、患者のコメントの繊細な性質を考慮すると、患者の身元確認を確実にする保護健康情報(PHI)検出フレームワークを通じて、LSMにデータを送る前にセキュリティ層が導入される。 さらに、プロンプトエンジニアリングフレームワーク、ゼロショットラーニング、インコンテキストラーニング、チェーン・オブ・シークレットプロンプトを実験した。 GPT-4o-Turboはゼロショットか少数ショットかにかかわらず、従来の手法や事前訓練言語モデル(PLM)より優れ、F1スコア76.12%、重み付きF1スコア73.61%で最高性能を達成した。 その後,他の患者の経験的構造化変数 (eg, 評価) との関連性を検討した。 この研究は、LSMの応用を通じてMLTCを強化し、医療従事者に患者からのフィードバックをより深く把握し、迅速な適切な応答を提供するための効率的な方法を提供する。

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