論文の概要: Clinical trial cohort selection using Large Language Models on n2c2 Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11114v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 17:07:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:51.972648
• Title: Clinical trial cohort selection using Large Language Models on n2c2 Challenges
• Title（参考訳）: n2c2チャレンジにおける大規模言語モデルを用いた臨床試験コホート選択
• Authors: Chi-en Amy Tai, Xavier Tannier,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストの微妙な理解を得ることによって、様々なNLPタスクで人気を集めている。 簡単なコホート選択タスクのためのLLMの導入は期待できるが,より詳細な知識と推論が必要な場合には,これらのモデルが直面する困難を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0208841164563838
• License:
• Abstract: Clinical trials are a critical process in the medical field for introducing new treatments and innovations. However, cohort selection for clinical trials is a time-consuming process that often requires manual review of patient text records for specific keywords. Though there have been studies on standardizing the information across the various platforms, Natural Language Processing (NLP) tools remain crucial for spotting eligibility criteria in textual reports. Recently, pre-trained large language models (LLMs) have gained popularity for various NLP tasks due to their ability to acquire a nuanced understanding of text. In this paper, we study the performance of large language models on clinical trial cohort selection and leverage the n2c2 challenges to benchmark their performance. Our results are promising with regard to the incorporation of LLMs for simple cohort selection tasks, but also highlight the difficulties encountered by these models as soon as fine-grained knowledge and reasoning are required.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は、新しい治療法や革新を導入するための医療分野における重要なプロセスである。 しかし,臨床治験におけるコホート選択は,特定のキーワードに対する患者のテキスト記録を手作業でレビューする必要がある場合が多い。 様々なプラットフォームにまたがって情報を標準化する研究は行われているが、自然言語処理(NLP)ツールは、テキストレポートの適格性基準を見つけるのに不可欠である。 近年,学習済みの大規模言語モデル (LLM) は,テキストの微妙な理解を得ることによって,様々なNLPタスクで人気を集めている。 本稿では,臨床試験コホート選択における大規模言語モデルの性能について検討し,n2c2課題を活用してその性能をベンチマークする。 簡単なコホート選択タスクのためのLLMの導入は期待できるが,より詳細な知識と推論が必要な場合には,これらのモデルが直面する困難を浮き彫りにする。

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