論文の概要: A Novel Compact LLM Framework for Local, High-Privacy EHR Data Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02868v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 22:06:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 21:42:00.475161
• Title: A Novel Compact LLM Framework for Local, High-Privacy EHR Data Applications
• Title（参考訳）: 局所・高生産性EHRデータアプリケーションのためのコンパクトLLMフレームワーク
• Authors: Yixiang Qu, Yifan Dai, Shilin Yu, Pradham Tanikella, Travis Schrank, Trevor Hackman, Didong Li, Di Wu,
• Abstract要約: 本稿では,厳密なプライバシ要件を持つ環境下での局所的な展開を目的とした,コンパクトなLarge Language Models (LLMs) フレームワークを提案する。 臨床ノートにおける重要な情報をフィルタリングし強調するために,正規表現などの情報抽出手法を用いた新しい前処理手法を導入する。 我々のフレームワークは、プライベートおよびパブリック両方のデータセット(MIMIC-IV)上でゼロショットおよび少数ショット学習パラダイムを用いて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5839042822277585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive capabilities in natural language processing, yet their use in sensitive domains like healthcare, particularly with Electronic Health Records (EHR), faces significant challenges due to privacy concerns and limited computational resources. This paper presents a compact LLM framework designed for local deployment in settings with strict privacy requirements and limited access to high-performance GPUs. We introduce a novel preprocessing technique that uses information extraction methods, e.g., regular expressions, to filter and emphasize critical information in clinical notes, enhancing the performance of smaller LLMs on EHR data. Our framework is evaluated using zero-shot and few-shot learning paradigms on both private and publicly available (MIMIC-IV) datasets, and we also compare its performance with fine-tuned LLMs on the MIMIC-IV dataset. The results demonstrate that our preprocessing approach significantly boosts the prediction accuracy of smaller LLMs, making them suitable for high-privacy, resource-constrained applications. This study offers valuable insights into optimizing LLM performance for sensitive, data-intensive tasks while addressing computational and privacy limitations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理において顕著な能力を示しているが、医療、特にElectronic Health Records(EHR)のようなセンシティブなドメインでの使用は、プライバシの懸念と限られた計算リソースのために重大な課題に直面している。 本稿では,厳密なプライバシ要件と高性能GPUへのアクセス制限を考慮した環境下でのローカルデプロイメントを目的とした,コンパクトなLLMフレームワークを提案する。 本稿では,情報抽出手法,例えば正規表現を用いて,臨床ノートにおける重要な情報をフィルタリングし,強調し,より小さなLCMの性能を向上させる新しい前処理手法を提案する。 本フレームワークは,MIMIC-IVデータセットにおけるゼロショットおよび少数ショット学習パラダイムを用いて評価し,MIMIC-IVデータセット上での微調整LLMとの比較を行った。 その結果,我々の前処理手法は,より小さなLCMの予測精度を著しく向上させ,高プライバシでリソース制約のあるアプリケーションに適合することを示した。 この研究は、計算とプライバシの制限に対処しながら、機密性の高いデータ集約タスクに対するLLMパフォーマンスの最適化に関する貴重な洞察を提供する。

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