論文の概要: Evaluating the Impact of Lab Test Results on Large Language Models Generated Differential Diagnoses from Clinical Case Vignettes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02523v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 02:48:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:44.313781
• Title: Evaluating the Impact of Lab Test Results on Large Language Models Generated Differential Diagnoses from Clinical Case Vignettes
• Title（参考訳）: 臨床症例ヴィグネットの鑑別診断における実験結果が大規模言語モデルに及ぼす影響の評価
• Authors: Balu Bhasuran, Qiao Jin, Yuzhang Xie, Carl Yang, Karim Hanna, Jennifer Costa, Cindy Shavor, Zhiyong Lu, Zhe He,
• Abstract要約: 本研究では,実験結果が大規模言語モデル(LLM)による差分診断に及ぼす影響を評価する。 LLMs GPT-4, GPT-3.5, Llama-2-70b, Claude-2, Mixtral-8x7B を用いてTop 10, Top 5, Top 1 DDx の生成実験を行った。 GPT-4は、トップ1の診断で55%、研究所のデータでトップ10で60%の精度で、精度は80%まで向上した。 肝臓機能、代謝・毒性パネル、血清・免疫検査を含む実験室検査は一般的に正しく解釈された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.651573628726148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Differential diagnosis is crucial for medicine as it helps healthcare providers systematically distinguish between conditions that share similar symptoms. This study assesses the impact of lab test results on differential diagnoses (DDx) made by large language models (LLMs). Clinical vignettes from 50 case reports from PubMed Central were created incorporating patient demographics, symptoms, and lab results. Five LLMs GPT-4, GPT-3.5, Llama-2-70b, Claude-2, and Mixtral-8x7B were tested to generate Top 10, Top 5, and Top 1 DDx with and without lab data. A comprehensive evaluation involving GPT-4, a knowledge graph, and clinicians was conducted. GPT-4 performed best, achieving 55% accuracy for Top 1 diagnoses and 60% for Top 10 with lab data, with lenient accuracy up to 80%. Lab results significantly improved accuracy, with GPT-4 and Mixtral excelling, though exact match rates were low. Lab tests, including liver function, metabolic/toxicology panels, and serology/immune tests, were generally interpreted correctly by LLMs for differential diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 異なる診断は、医療提供者が類似の症状を共有する条件を体系的に区別するのに役立つため、医療にとって不可欠である。 本研究では,実験結果が大規模言語モデル(LLM)による差分診断(DDx)に与える影響を評価する。 PubMed Centralの50件の報告から得られた臨床ヴィグネットは、患者の人口統計、症状、検査結果などを取り入れて作成された。 5つのLCM (GPT-4, GPT-3.5, Llama-2-70b, Claude-2, Mixtral-8x7B) を試験し、Top 10、Top 5、Top 1 DDxを生成した。 GPT-4,知識グラフ,臨床医を含む総合的な評価を行った。 GPT-4は、トップ1の診断で55%、研究所のデータでトップ10で60%の精度で、精度は80%まで向上した。 実験結果はGPT-4とMixtralで精度が大幅に向上したが、正確な一致率は低かった。 肝機能検査,代謝・毒性検査,血清・免疫検査を含む実験室検査は,鑑別診断において一般的にLLMによって正しく解釈された。

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