論文の概要: Benchmarking Open-Source Large Language Models on Healthcare Text Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15169v2
• Date: Thu, 08 May 2025 11:58:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 15:15:33.033456
• Title: Benchmarking Open-Source Large Language Models on Healthcare Text Classification Tasks
• Title（参考訳）: 医療テキスト分類課題におけるオープンソースの大規模言語モデルのベンチマーク
• Authors: Yuting Guo, Abeed Sarker,
• Abstract要約: 本研究では,オープンソースの5つの大言語モデル(LLM)の分類性能を評価する。 全てのモデルとタスクの組み合わせに対して、95%の信頼区間を有する精度、リコール、F1スコアを報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7729041396205014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of large language models (LLMs) to healthcare information extraction has emerged as a promising approach. This study evaluates the classification performance of five open-source LLMs: GEMMA-3-27B-IT, LLAMA3-70B, LLAMA4-109B, DEEPSEEK-R1-DISTILL-LLAMA-70B, and DEEPSEEK-V3-0324-UD-Q2_K_XL, across six healthcare-related classification tasks involving both social media data (breast cancer, changes in medication regimen, adverse pregnancy outcomes, potential COVID-19 cases) and clinical data (stigma labeling, medication change discussion). We report precision, recall, and F1 scores with 95% confidence intervals for all model-task combinations. Our findings reveal significant performance variability between LLMs, with DeepSeekV3 emerging as the strongest overall performer, achieving the highest F1 scores in four tasks. Notably, models generally performed better on social media tasks compared to clinical data tasks, suggesting potential domain-specific challenges. GEMMA-3-27B-IT demonstrated exceptionally high recall despite its smaller parameter count, while LLAMA4-109B showed surprisingly underwhelming performance compared to its predecessor LLAMA3-70B, indicating that larger parameter counts do not guarantee improved classification results. We observed distinct precision-recall trade-offs across models, with some favoring sensitivity over specificity and vice versa. These findings highlight the importance of task-specific model selection for healthcare applications, considering the particular data domain and precision-recall requirements rather than model size alone. As healthcare increasingly integrates AI-driven text classification tools, this comprehensive benchmarking provides valuable guidance for model selection and implementation while underscoring the need for continued evaluation and domain adaptation of LLMs in healthcare contexts.
• Abstract（参考訳）: 医療情報抽出への大規模言語モデル(LLM)の適用は、有望なアプローチとして現れている。 GEMMA-3-27B-IT, LLAMA3-70B, LLAMA4-109B, DEEPSEEK-R1-DISTILL-LLAMA-70B, DEEPSEEK-V3-0324-UD-Q2_K_XLの5つのオープンソースLCMの分類性能について検討した。 全てのモデルとタスクの組み合わせに対して、95%の信頼区間を有する精度、リコール、F1スコアを報告する。 DeepSeekV3は4つのタスクで最高F1スコアを達成し,最も優れたパフォーマンスパフォーマーとして出現した。 特に、モデルが一般的に、臨床データタスクよりもソーシャルメディアタスクの方が優れており、潜在的なドメイン固有の課題が示唆されている。 GEMMA-3-27B-IT はパラメータ数が少ないにもかかわらず非常に高いリコールを示し、LAMA4-109B は以前の LLAMA3-70B と比較して驚くほど低い性能を示した。 モデル間で異なる精度-リコールトレードオフが観察され、特異性よりも感度がよいものもあれば、その逆もある。 これらの知見は、特定のデータ領域とモデルサイズのみではなく、精度・リコール要件を考慮して、医療アプリケーションにおけるタスク固有のモデル選択の重要性を強調している。 医療がAI駆動のテキスト分類ツールをますます統合するにつれて、この包括的なベンチマークは、モデル選択と実装のための貴重なガイダンスを提供すると同時に、医療コンテキストにおけるLLMの継続的な評価とドメイン適応の必要性を浮き彫りにします。

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