論文の概要: Optimizing Large Language Models for Detecting Symptoms of Comorbid Depression or Anxiety in Chronic Diseases: Insights from Patient Messages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11384v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 13:27:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:04:35.282755
• Title: Optimizing Large Language Models for Detecting Symptoms of Comorbid Depression or Anxiety in Chronic Diseases: Insights from Patient Messages
• Title（参考訳）: 慢性疾患における抑うつ・不安の症状検出のための大規模言語モデルの最適化:患者メッセージからの考察
• Authors: Jiyeong Kim, Stephen P. Ma, Michael L. Chen, Isaac R. Galatzer-Levy, John Torous, Peter J. van Roessel, Christopher Sharp, Michael A. Pfeffer, Carolyn I. Rodriguez, Eleni Linos, Jonathan H. Chen,
• Abstract要約: 糖尿病患者は、うつ病や不安のリスクが高く、管理を複雑にしている。 本研究は,患者メッセージからこれらの症状を検出するための言語モデル(LLM)の性能を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.419296403133379
• License:
• Abstract: Patients with diabetes are at increased risk of comorbid depression or anxiety, complicating their management. This study evaluated the performance of large language models (LLMs) in detecting these symptoms from secure patient messages. We applied multiple approaches, including engineered prompts, systemic persona, temperature adjustments, and zero-shot and few-shot learning, to identify the best-performing model and enhance performance. Three out of five LLMs demonstrated excellent performance (over 90% of F-1 and accuracy), with Llama 3.1 405B achieving 93% in both F-1 and accuracy using a zero-shot approach. While LLMs showed promise in binary classification and handling complex metrics like Patient Health Questionnaire-4, inconsistencies in challenging cases warrant further real-life assessment. The findings highlight the potential of LLMs to assist in timely screening and referrals, providing valuable empirical knowledge for real-world triage systems that could improve mental health care for patients with chronic diseases.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病患者は、うつ病や不安のリスクが高く、管理を複雑にしている。 本研究は,患者メッセージからこれらの症状を検出するための言語モデル(LLM)の性能を評価した。 提案手法は,工学的プロンプト,システム的ペルソナ,温度調整,ゼロショットと少数ショットの学習を含む複数のアプローチを適用し,最高の性能モデルを特定し,性能を向上させる。 5基のLLMのうち3基は優れた性能(F-1と精度の90%以上)を示し、Llama 3.1 405BはF-1と0ショットの両方で93%、精度は0ショットで達成した。 LLMは、患者健康アンケート4のような複雑なメトリクスのバイナリ分類や扱いにおいて有望であるが、課題における矛盾は、さらなる実生活評価を保証している。 この結果は、LLMsがタイムリーなスクリーニングとレファレンスを支援する可能性を強調し、慢性疾患患者のメンタルヘルスを改善することができる現実世界のトリアージシステムに貴重な経験的知識を提供する。

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