論文の概要: Exploring Large Language Models for Specialist-level Oncology Care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03395v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:30:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:04.582261
• Title: Exploring Large Language Models for Specialist-level Oncology Care
• Title（参考訳）: 専門医レベルのオンコロジーケアのための大規模言語モデルの検討
• Authors: Anil Palepu, Vikram Dhillon, Polly Niravath, Wei-Hung Weng, Preethi Prasad, Khaled Saab, Ryutaro Tanno, Yong Cheng, Hanh Mai, Ethan Burns, Zainub Ajmal, Kavita Kulkarni, Philip Mansfield, Dale Webster, Joelle Barral, Juraj Gottweis, Mike Schaekermann, S. Sara Mahdavi, Vivek Natarajan, Alan Karthikesalingam, Tao Tu,
• Abstract要約: 乳腺腫瘍治療のサブスペシャリスト領域における対話型診断AIシステムAMIEの性能について検討した。 当科では, 治療・治療・難治性症例の50種類の合成乳がんビグネットを切除した。 症例要約の質, ケア計画の安全性, 化学療法, 放射線療法, 手術, ホルモン療法の勧告など, 管理計画を評価するための詳細な臨床用ルーリックを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34069859182619
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable progress in encoding clinical knowledge and responding to complex medical queries with appropriate clinical reasoning. However, their applicability in subspecialist or complex medical settings remains underexplored. In this work, we probe the performance of AMIE, a research conversational diagnostic AI system, in the subspecialist domain of breast oncology care without specific fine-tuning to this challenging domain. To perform this evaluation, we curated a set of 50 synthetic breast cancer vignettes representing a range of treatment-naive and treatment-refractory cases and mirroring the key information available to a multidisciplinary tumor board for decision-making (openly released with this work). We developed a detailed clinical rubric for evaluating management plans, including axes such as the quality of case summarization, safety of the proposed care plan, and recommendations for chemotherapy, radiotherapy, surgery and hormonal therapy. To improve performance, we enhanced AMIE with the inference-time ability to perform web search retrieval to gather relevant and up-to-date clinical knowledge and refine its responses with a multi-stage self-critique pipeline. We compare response quality of AMIE with internal medicine trainees, oncology fellows, and general oncology attendings under both automated and specialist clinician evaluations. In our evaluations, AMIE outperformed trainees and fellows demonstrating the potential of the system in this challenging and important domain. We further demonstrate through qualitative examples, how systems such as AMIE might facilitate conversational interactions to assist clinicians in their decision making. However, AMIE's performance was overall inferior to attending oncologists suggesting that further research is needed prior to consideration of prospective uses.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデル(LLM)は、臨床知識を符号化し、適切な臨床推論を伴う複雑な医学的問い合わせに応答する顕著な進歩を示した。 しかし、サブスペシャリストや複雑な医療環境における適用性は未解明のままである。 本研究では,乳腺腫瘍治療のサブスペシャリスト領域における対話型診断AIシステムであるAMIEの性能を,この課題に対して特異的に微調整することなく調査する。 この評価のために, 治療用および治療用難治性症例に代表される50種類の合成乳がんビグネットを作製し, 意思決定のために多分野の腫瘍ボードで利用可能な鍵情報を反映した。 症例要約の質, ケア計画の安全性, 化学療法, 放射線療法, 手術, ホルモン療法の勧告など, 管理計画を評価するための詳細な臨床用ルーリックを開発した。 性能向上のために,Web検索をリアルタイムに実行し,関連性および最新の臨床知識を収集し,多段階の自己批判パイプラインを用いて応答を洗練する機能を備えたAMIEを改良した。 本研究は, 内科研修生, 腫瘍学フェロー, 一般腫瘍学参加者に対するAMIEの反応品質を, 自動的, 専門的な臨床評価の両面から比較した。 我々の評価では、AMIEは、この挑戦的で重要な領域におけるシステムの可能性を示す訓練生や仲間よりも優れています。 さらに, 定性的な例を通して, AMIEなどのシステムが, 臨床医の意思決定を支援するために, 対話的相互作用を促進する方法を紹介した。 しかし, 内科医の成績は, 将来的な利用を考慮し, さらなる研究が必要であることを示唆するほど, 総合的に劣った。

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