論文の概要: Evaluating LLM Abilities to Understand Tabular Electronic Health Records: A Comprehensive Study of Patient Data Extraction and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09384v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 08:52:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:04.955450
• Title: Evaluating LLM Abilities to Understand Tabular Electronic Health Records: A Comprehensive Study of Patient Data Extraction and Retrieval
• Title（参考訳）: タブラル電子健康記録の理解のためのLCM能力の評価 : 患者のデータ抽出と検索に関する総合的研究
• Authors: Jesus Lovon, Martin Mouysset, Jo Oleiwan, Jose G. Moreno, Christine Damase-Michel, Lynda Tamine,
• Abstract要約: 我々はMIMICデータセットを用いて実験を行い、素早い構造、命令、文脈、実演の影響を探索する。 その結果,最適特徴選択とシリアライズ手法はタスク性能を最大26.79%向上させることができた。 実例選択によるインコンテキスト学習では,データ抽出性能が5.95%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.986227187900497
• License:
• Abstract: Electronic Health Record (EHR) tables pose unique challenges among which is the presence of hidden contextual dependencies between medical features with a high level of data dimensionality and sparsity. This study presents the first investigation into the abilities of LLMs to comprehend EHRs for patient data extraction and retrieval. We conduct extensive experiments using the MIMICSQL dataset to explore the impact of the prompt structure, instruction, context, and demonstration, of two backbone LLMs, Llama2 and Meditron, based on task performance. Through quantitative and qualitative analyses, our findings show that optimal feature selection and serialization methods can enhance task performance by up to 26.79% compared to naive approaches. Similarly, in-context learning setups with relevant example selection improve data extraction performance by 5.95%. Based on our study findings, we propose guidelines that we believe would help the design of LLM-based models to support health search.
• Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Record)テーブルは、高レベルのデータ次元と空間性を持つ医療的特徴の間に隠れたコンテキスト依存が存在するという、ユニークな課題を提起する。 本研究は,患者データ抽出・検索におけるEMHの理解能力に関する最初の研究である。 我々はMIMICSQLデータセットを用いて、タスクパフォーマンスに基づく2つのバックボーンLLM(Llama2とMeditron)のプロンプト構造、命令、コンテキスト、実演の影響を探索する広範囲な実験を行った。 定量的および定性的な分析により,最適特徴選択と直列化手法により,単純アプローチと比較してタスク性能を最大26.79%向上させることができることがわかった。 同様に、関連するサンプル選択を伴うコンテキスト内学習設定は、データの抽出性能を5.95%向上させる。 本研究の結果から,健康検索を支援するLLMモデルの設計に役立つと思われるガイドラインを提案する。

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