論文の概要: Zero-Shot ATC Coding with Large Language Models for Clinical Assessments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07743v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 18:43:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:37:36.216709
• Title: Zero-Shot ATC Coding with Large Language Models for Clinical Assessments
• Title（参考訳）: 大言語モデルを用いたゼロショットATC符号化による臨床評価
• Authors: Zijian Chen, John-Michael Gamble, Micaela Jantzi, John P. Hirdes, Jimmy Lin,
• Abstract要約: 解剖学的治療化学符号を処方記録に手動で割り当てることは重大なボトルネックである。 ローカル展開可能な大規模言語モデル(LLM)を用いた実践的アプローチを開発する。 GPT-4oを精度天井とし,プライバシに敏感なデプロイメントに適したオープンソースのLlamaモデルの開発に注力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.72273945475456
• License:
• Abstract: Manual assignment of Anatomical Therapeutic Chemical (ATC) codes to prescription records is a significant bottleneck in healthcare research and operations at Ontario Health and InterRAI Canada, requiring extensive expert time and effort. To automate this process while maintaining data privacy, we develop a practical approach using locally deployable large language models (LLMs). Inspired by recent advances in automatic International Classification of Diseases (ICD) coding, our method frames ATC coding as a hierarchical information extraction task, guiding LLMs through the ATC ontology level by level. We evaluate our approach using GPT-4o as an accuracy ceiling and focus development on open-source Llama models suitable for privacy-sensitive deployment. Testing across Health Canada drug product data, the RABBITS benchmark, and real clinical notes from Ontario Health, our method achieves 78% exact match accuracy with GPT-4o and 60% with Llama 3.1 70B. We investigate knowledge grounding through drug definitions, finding modest improvements in accuracy. Further, we show that fine-tuned Llama 3.1 8B matches zero-shot Llama 3.1 70B accuracy, suggesting that effective ATC coding is feasible with smaller models. Our results demonstrate the feasibility of automatic ATC coding in privacy-sensitive healthcare environments, providing a foundation for future deployments.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的治療化学(ATC)符号を処方記録に手動で割り当てることは、オンタリオ・ヘルスとインターレージ・カナダにおける医療研究と運用において重要なボトルネックであり、広範囲の専門的な時間と努力を必要とする。 データプライバシを維持しながらこのプロセスを自動化するために,ローカルにデプロイ可能な大規模言語モデル(LLM)を用いた実践的アプローチを開発した。 近年の国際疾患分類 (ICD) コーディングの進歩に触発されて, 階層的情報抽出タスクとしてのATC符号化を, ATCオントロジーレベルをレベル別に導いた。 GPT-4oを精度天井とし,プライバシに敏感なデプロイメントに適したオープンソースのLlamaモデルの開発に注力する。 カナダ保健省の医薬品製品データ、RABBITSベンチマーク、およびオンタリオ州保健省の実際の臨床ノートを調べたところ、GPT-4oと正確なマッチング精度は78%、Llama 3.1 70Bでは60%であった。 薬物定義を基礎とした知識の調査を行い,精度の質的な改善を見いだした。 さらに、微調整Llama 3.1 8BはゼロショットLlama 3.1 70Bの精度と一致し、より小さなモデルで効果的なATC符号化が可能であることが示唆された。 本結果は,プライバシに敏感な医療環境におけるATC自動コーディングの実現可能性を示し,今後の展開の基盤を提供する。

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