論文の概要: Evaluating Large Language Models for Automated Clinical Abstraction in Pulmonary Embolism Registries: Performance Across Model Sizes, Versions, and Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21004v3
• Date: Mon, 11 Aug 2025 23:09:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 18:56:18.560491
• Title: Evaluating Large Language Models for Automated Clinical Abstraction in Pulmonary Embolism Registries: Performance Across Model Sizes, Versions, and Parameters
• Title（参考訳）: 肺塞栓症登録における臨床抽象化の自動化のための大規模言語モデルの評価:モデルサイズ,バージョン,パラメータ間のパフォーマンス
• Authors: Mahmoud Alwakeel, Emory Buck, Jonathan G. Martin, Imran Aslam, Sudarshan Rajagopal, Jian Pei, Mihai V. Podgoreanu, Christopher J. Lindsell, An-Kwok Ian Wong,
• Abstract要約: データ品質を犠牲にすることなく,オープンソースの大規模言語モデル (LLM) がCTPEレポートから概念抽出を自動化できるかを検討した。 LLMは、PEレジストリの抽象化のためのスケーラブルで正確なソリューションを提供し、デュアルモデルレビューワークフローは、人間の監視を最小限にして、データ品質をさらに保護します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.74673750576054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Pulmonary embolism (PE) registries accelerate practice-improving research but depend on resource-intensive manual abstraction of radiology reports. We evaluated whether openly available large-language models (LLMs) can automate concept extraction from computed-tomography PE (CTPE) reports without sacrificing data quality. Four Llama-3 (L3) variants (3.0 8 B, 3.1 8 B, 3.1 70 B, 3.3 70 B) and two reviewer models Phi-4 (P4) 14 B and Gemma-3 27 B (G3) were tested on 250 dual-annotated CTPE reports each from MIMIC-IV and Duke University. Outcomes were accuracy, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) versus a human gold standard across model sizes, temperature settings, and shot counts. Mean accuracy across all concepts increased with scale: 0.83 (L3-0 8 B), 0.91 (L3-1 8 B), and 0.96 for both 70 B variants; P4 14 B achieved 0.98; G3 matched. Accuracy differed by < 0.03 between datasets, underscoring external robustness. In dual-model concordance analysis (L3 70 B + P4 14 B), PE-presence PPV was >= 0.95 and NPV >= 0.98, while location, thrombus burden, right-heart strain, and image-quality artifacts each maintained PPV >= 0.90 and NPV >= 0.95. Fewer than 4% of individual concept annotations were discordant, and complete agreement was observed in more than 75% of reports. G3 performed comparably. LLMs therefore offer a scalable, accurate solution for PE registry abstraction, and a dual-model review workflow can further safeguard data quality with minimal human oversight.
• Abstract（参考訳）: 肺塞栓症 (PE) 登録は, 実践改善研究を加速するが, 放射線学報告のリソース集約的手動抽象化に依存している。 データ品質を犠牲にすることなく,オープンソースの大規模言語モデル (LLM) がCTPEレポートから概念抽出を自動化できるかを検討した。 Llama-3 (L3) の4つの派生型 (3.0 8 B, 3.1 8 B, 3.1 70 B, 3.3 70 B) と2つのレビュアーモデル Phi-4 (P4) 14 B と Gemma-3 27 B (G3) がMIC-IV とデューク大学からそれぞれ250のデュアルアノテートCTPEレポートで試験された。 その結果, モデルサイズ, 温度設定, ショット数に対して, 正の予測値 (PPV) と負の予測値 (NPV) が得られた。 全概念の平均精度は0.83 (L3-0 8 B)、0.91 (L3-1 8 B)、0.96 (70 B 変種)、P4 14 B は0.98; G3が一致した。 データセット間で0.03未満の精度が異なり、外部の堅牢性を裏付けている。 両モデル一致解析(L370B+P414B)ではPE存在率PPVは0.95, NPVは0.98, 位置, トロンバス負荷, 右ハートひずみ, 画像品質アーティファクトはそれぞれ0.90, NPVは0.95であった。 個々の概念アノテーションの4%未満は不一致であり、完全な合意は75%以上の報告で観察された。 G3は相容れない。 LLMは、PEレジストリの抽象化のためのスケーラブルで正確なソリューションを提供し、デュアルモデルレビューワークフローは、人間の監視を最小限にして、データ品質をさらに保護することができる。

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