論文の概要: Enhancing LLMs with Smart Preprocessing for EHR Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02868v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 13:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 21:09:46.425197
• Title: Enhancing LLMs with Smart Preprocessing for EHR Analysis
• Title（参考訳）: EHR解析のためのスマートプレプロセッシングによるLCMの強化
• Authors: Yixiang Qu, Yifan Dai, Shilin Yu, Pradham Tanikella, Travis Schrank, Trevor Hackman, Didong Li, Di Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理において顕著な熟練性を示している。 本稿では,厳密なプライバシ要件を持つ環境におけるローカルデプロイメントに最適化されたコンパクトなLLMフレームワークを提案する。
• 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 demonstrated remarkable proficiency in natural language processing; however, their application in sensitive domains such as healthcare, especially in processing Electronic Health Records (EHRs), is constrained by limited computational resources and privacy concerns. This paper introduces a compact LLM framework optimized for local deployment in environments with stringent privacy requirements and restricted access to high-performance GPUs. Our approach leverages simple yet powerful preprocessing techniques, including regular expressions (regex) and Retrieval-Augmented Generation (RAG), to extract and highlight critical information from clinical notes. By pre-filtering long, unstructured text, we enhance the performance of smaller LLMs on EHR-related tasks. Our framework is evaluated using zero-shot and few-shot learning paradigms on both private and publicly available datasets (MIMIC-IV), with additional comparisons against fine-tuned LLMs on MIMIC-IV. Experimental results demonstrate that our preprocessing strategy significantly supercharges the performance of smaller LLMs, making them well-suited for privacy-sensitive and resource-constrained applications. This study offers valuable insights into optimizing LLM performance for local, secure, and efficient healthcare applications. It provides practical guidance for real-world deployment for LLMs while tackling challenges related to privacy, computational feasibility, and clinical applicability.
• 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熟練性を示しているが、医療、特に電子健康記録(EHR)処理におけるそれらの応用は、限られた計算資源とプライバシの懸念によって制限されている。 本稿では、厳密なプライバシ要件と高性能GPUへのアクセス制限のある環境におけるローカルデプロイメントに最適化されたコンパクトなLLMフレームワークを提案する。 本手法では,レギュラー表現(regex)やレトリーバル拡張生成(retrieval-Augmented Generation,RAG)など,単純かつ強力な前処理技術を活用し,臨床ノートから重要な情報を抽出し強調する。 長文・非構造文の事前フィルタリングにより,より小型のLCMの性能向上を図る。 本フレームワークは,MIMIC-IV 上の微調整 LLM と比較して,プライベートデータセットとパブリックデータセットの両方でゼロショットおよび少数ショット学習パラダイム(MIMIC-IV)を用いて評価する。 実験結果から,我々の事前処理戦略はより小型のLCMの性能を著しく上乗せし,プライバシに敏感でリソースに制約のあるアプリケーションに適していることが示された。 この研究は、ローカルでセキュアで効率的な医療アプリケーションのための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。 プライバシ、計算可能性、臨床応用性に関する課題に対処しながら、LLMの現実的な展開のための実践的なガイダンスを提供する。

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