Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Large Language Models to Enhance Machine Learning Interpretability and Predictive Performance: A Case Study on Emergency Department Returns for Mental Health Patients

論文の概要: Leveraging Large Language Models to Enhance Machine Learning Interpretability and Predictive Performance: A Case Study on Emergency Department Returns for Mental Health Patients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00025v3
Date: Fri, 14 Feb 2025 03:10:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-17 11:27:49.563232
Title: Leveraging Large Language Models to Enhance Machine Learning Interpretability and Predictive Performance: A Case Study on Emergency Department Returns for Mental Health Patients
Title（参考訳）: 機械学習の解釈可能性と予測性能を高めるための大規模言語モデルの活用:メンタルヘルス患者の救急部門復帰を事例として
Authors: Abdulaziz Ahmed, Mohammad Saleem, Mohammed Alzeen, Badari Birur, Rachel E Fargason, Bradley G Burk, Hannah Rose Harkins, Ahmed Alhassan, Mohammed Ali Al-Garadi,
Abstract要約: 救急部門(ED)は精神状態の回復が大きな医療負担となり、患者の24-27%が30日以内に帰国する。大規模言語モデル(LLM)と機械学習を統合することにより、EDメンタルヘルスリターンリスクモデルの予測精度と臨床的解釈性が向上するか否かを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3769374446083735
License:
Abstract: Importance: Emergency department (ED) returns for mental health conditions pose a major healthcare burden, with 24-27% of patients returning within 30 days. Traditional machine learning models for predicting these returns often lack interpretability for clinical use. Objective: To assess whether integrating large language models (LLMs) with machine learning improves predictive accuracy and clinical interpretability of ED mental health return risk models. Methods: This retrospective cohort study analyzed 42,464 ED visits for 27,904 unique mental health patients at an academic medical center in the Deep South from January 2018 to December 2022. Main Outcomes and Measures: Two primary outcomes were evaluated: (1) 30-day ED return prediction accuracy and (2) model interpretability using a novel LLM-enhanced framework integrating SHAP (SHapley Additive exPlanations) values with clinical knowledge. Results: For chief complaint classification, LLaMA 3 (8B) with 10-shot learning outperformed traditional models (accuracy: 0.882, F1-score: 0.86). In SDoH classification, LLM-based models achieved 0.95 accuracy and 0.96 F1-score, with Alcohol, Tobacco, and Substance Abuse performing best (F1: 0.96-0.89), while Exercise and Home Environment showed lower performance (F1: 0.70-0.67). The LLM-based interpretability framework achieved 99% accuracy in translating model predictions into clinically relevant explanations. LLM-extracted features improved XGBoost AUC from 0.74 to 0.76 and AUC-PR from 0.58 to 0.61. Conclusions and Relevance: Integrating LLMs with machine learning models yielded modest but consistent accuracy gains while significantly enhancing interpretability through automated, clinically relevant explanations. This approach provides a framework for translating predictive analytics into actionable clinical insights.
Abstract（参考訳）: 重要度:精神病棟(ED)は、30日以内に24～27%の患者が帰国し、精神病棟への復帰が大きな医療負担となる。これらのリターンを予測するための従来の機械学習モデルは、臨床使用のための解釈可能性に欠けることが多い。目的: 大規模言語モデル(LLM)と機械学習を統合することで、EDメンタルヘルスリターンリスクモデルの予測精度と臨床的解釈性が向上するかどうかを評価する。方法】2018年1月から2022年12月にかけて、ディープ・サウスの大学医療センターにおいて、27,904人のメンタルヘルス患者42,464人を対象に調査を行った。主な成果と対策:(1)30日間のED戻り予測精度と(2)SHAP(SHapley Additive exPlanations)値と臨床知識を融合した新しいLLM拡張フレームワークを用いたモデル解釈可能性の評価を行った。結果: 主訴分類では, LLaMA 3 (8B) が従来の10ショット学習モデルより優れていた(精度: 0.882, F1スコア: 0.86)。 SDoH分類では、LCMベースのモデルは0.95の精度と0.96のF1スコアを獲得し、アルコール、タバコ、サブスタンス・アブユーズが最高(F1: 0.96-0.89)、エクササイズとホーム環境は低い性能(F1: 0.70-0.67)を示した。 LLMに基づく解釈可能性フレームワークは、モデル予測を臨床的に関連する説明に翻訳する際に99%の精度を達成した。 LLM抽出機能はXGBoost AUCを0.74から0.76に改善し、AUC-PRを0.58から0.61に改善した。結論と関連性: 機械学習モデルとLLMを統合することで、モデストだが一貫性のある精度が向上し、自動的、臨床的に関連する説明を通じて解釈可能性を大幅に向上した。このアプローチは、予測分析を実行可能な臨床的洞察に変換するためのフレームワークを提供する。

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