論文の概要: Question Answering on Patient Medical Records with Private Fine-Tuned LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13687v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 14:13:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:27.682036
• Title: Question Answering on Patient Medical Records with Private Fine-Tuned LLMs
• Title（参考訳）: 自家製細管 LLM を用いた患者の医療記録に関する質問紙調査
• Authors: Sara Kothari, Ayush Gupta,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療データに対する意味的質問応答(QA)を可能にする。 プライバシとコンプライアンスを保証するには、LLMのエッジとプライベートのデプロイメントが必要です。 GPT-4 や GPT-4o などのベンチマークモデルに対して,プライベートホスト型,微調整型 LLM の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8524621910043437
• License:
• Abstract: Healthcare systems continuously generate vast amounts of electronic health records (EHRs), commonly stored in the Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) standard. Despite the wealth of information in these records, their complexity and volume make it difficult for users to retrieve and interpret crucial health insights. Recent advances in Large Language Models (LLMs) offer a solution, enabling semantic question answering (QA) over medical data, allowing users to interact with their health records more effectively. However, ensuring privacy and compliance requires edge and private deployments of LLMs. This paper proposes a novel approach to semantic QA over EHRs by first identifying the most relevant FHIR resources for a user query (Task1) and subsequently answering the query based on these resources (Task2). We explore the performance of privately hosted, fine-tuned LLMs, evaluating them against benchmark models such as GPT-4 and GPT-4o. Our results demonstrate that fine-tuned LLMs, while 250x smaller in size, outperform GPT-4 family models by 0.55% in F1 score on Task1 and 42% on Meteor Task in Task2. Additionally, we examine advanced aspects of LLM usage, including sequential fine-tuning, model self-evaluation (narcissistic evaluation), and the impact of training data size on performance. The models and datasets are available here: https://huggingface.co/genloop
• Abstract（参考訳）: 医療システムは、FHIR(Fast Healthcare Interoperability Resources)標準で一般的に保存される大量の電子健康記録(EHR)を継続的に生成する。 これらの記録に豊富な情報があるにもかかわらず、その複雑さと量によって、ユーザーは重要な健康情報を取得して解釈することが困難になる。 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、医療データに対する意味的質問応答(QA)を可能にするソリューションを提供する。 しかし、プライバシとコンプライアンスを保証するには、LLMのエッジとプライベートのデプロイメントが必要である。 本稿では、まず、ユーザクエリ(Task1)の最も関連性の高いFHIRリソースを特定し、その後、これらのリソース(Task2)に基づいてクエリに応答することで、EHRに対するセマンティックQAを提案する。 本稿では,GPT-4 や GPT-4o などのベンチマークモデルに対して,プライベートホスト型,微調整型 LLM の性能について検討する。 以上の結果から,細調整LDMは250倍小さいが,第1タスクではF1スコアで0.55%,第2タスクではMeteor Taskで42%,GPT-4ファミリーモデルで0.55%上回った。 さらに、逐次微調整、モデル自己評価(自己評価)、トレーニングデータサイズがパフォーマンスに与える影響など、LCMの活用の先進的な側面について検討する。 モデルとデータセットはこちらで入手できる。

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