論文の概要: Memorize and Rank: Elevating Large Language Models for Clinical Diagnosis Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17326v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 22:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:55:02.761179
• Title: Memorize and Rank: Elevating Large Language Models for Clinical Diagnosis Prediction
• Title（参考訳）: 記憶とランク:臨床診断予測のための大規模言語モデル
• Authors: Mingyu Derek Ma, Xiaoxuan Wang, Yijia Xiao, Anthony Cuturrufo, Vijay S Nori, Eran Halperin, Wei Wang,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語知識と医療実践を橋渡しする臨床診断予測モデルMERAを紹介する。 疾患候補ランキングリストに階層的コントラスト学習を適用し,大規模な意思決定空間の問題を軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.403187385041702
• License:
• Abstract: Clinical diagnosis prediction models, when provided with a patient's medical history, aim to detect potential diseases early, facilitating timely intervention and improving prognostic outcomes. However, the inherent scarcity of patient data and large disease candidate space often pose challenges in developing satisfactory models for this intricate task. The exploration of leveraging Large Language Models (LLMs) for encapsulating clinical decision processes has been limited. We introduce MERA, a clinical diagnosis prediction model that bridges pertaining natural language knowledge with medical practice. We apply hierarchical contrastive learning on a disease candidate ranking list to alleviate the large decision space issue. With concept memorization through fine-tuning, we bridge the natural language clinical knowledge with medical codes. Experimental results on MIMIC-III and IV datasets show that MERA achieves the state-of-the-art diagnosis prediction performance and dramatically elevates the diagnosis prediction capabilities of generative LMs.
• Abstract（参考訳）: 臨床診断予測モデルでは、患者の医療履歴が提供され、早期に潜在的な疾患を検出し、タイムリーな介入を促進し、予後を改善することを目的としている。 しかし、患者データと大きな疾患候補空間の欠如は、この複雑な課題に満足できるモデルを開発する上で、しばしば課題となる。 臨床決定過程のカプセル化にLarge Language Models(LLMs)を活用することの探索は限られている。 本稿では,自然言語知識と医療実践を橋渡しする臨床診断予測モデルMERAを紹介する。 疾患候補ランキングリストに階層的コントラスト学習を適用し,大規模な意思決定空間の問題を軽減する。 ファインチューニングによる概念記憶により、我々は、自然言語の臨床知識を医療コードで橋渡しする。 MIMIC-IIIおよびIVデータセットを用いた実験結果から,MERAは最先端診断予測性能を達成し,生成型LMの診断予測能力を劇的に向上させることが示された。

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