論文の概要: Can LLMs Support Medical Knowledge Imputation? An Evaluation-Based Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22954v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 02:52:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:38:17.586633
• Title: Can LLMs Support Medical Knowledge Imputation? An Evaluation-Based Perspective
• Title（参考訳）: LLMは医療知識インプットを支援するか? : 評価に基づく視点
• Authors: Xinyu Yao, Aditya Sannabhadti, Holly Wiberg, Karmel S. Shehadeh, Rema Padman,
• Abstract要約: 我々は,Large Language Models (LLMs) を用いて,欠落した治療関係を計算した。 LLMは、知識増強において有望な能力を提供するが、医療知識計算におけるそれらの応用は、重大なリスクをもたらす。 本研究は, 臨床ガイドラインの不整合, 患者の安全性への潜在的なリスクなど, 重大な限界を指摘した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4913052010438639
• License:
• Abstract: Medical knowledge graphs (KGs) are essential for clinical decision support and biomedical research, yet they often exhibit incompleteness due to knowledge gaps and structural limitations in medical coding systems. This issue is particularly evident in treatment mapping, where coding systems such as ICD, Mondo, and ATC lack comprehensive coverage, resulting in missing or inconsistent associations between diseases and their potential treatments. To address this issue, we have explored the use of Large Language Models (LLMs) for imputing missing treatment relationships. Although LLMs offer promising capabilities in knowledge augmentation, their application in medical knowledge imputation presents significant risks, including factual inaccuracies, hallucinated associations, and instability between and within LLMs. In this study, we systematically evaluate LLM-driven treatment mapping, assessing its reliability through benchmark comparisons. Our findings highlight critical limitations, including inconsistencies with established clinical guidelines and potential risks to patient safety. This study serves as a cautionary guide for researchers and practitioners, underscoring the importance of critical evaluation and hybrid approaches when leveraging LLMs to enhance treatment mappings on medical knowledge graphs.
• Abstract（参考訳）: 医療知識グラフ (KGs) は臨床決定支援や生物医学研究に不可欠であるが、知識ギャップや医療符号化システムの構造的限界により、しばしば不完全性を示す。 この問題は特に治療マッピングにおいて明らかであり、ICD、Mondo、ATCのようなコーディングシステムには包括的カバレッジが欠如しており、疾患と潜在的な治療との間には不整合や矛盾が生じている。 この問題に対処するため、我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、欠落した治療関係を計算した。 LLMは知識増強に有望な能力を提供するが、その医療知識計算への応用は、事実的不正確性、幻覚的関連性、LSM間の不安定性など、重大なリスクをもたらす。 本研究では, LLMによる治療マッピングを系統的に評価し, ベンチマークによる信頼性の評価を行った。 本研究は, 臨床ガイドラインの不整合, 患者の安全性への潜在的なリスクなど, 重大な限界を指摘した。 本研究は, LLMを用いた医療知識グラフにおける治療マッピングの強化における批判的評価とハイブリッドアプローチの重要性を, 研究者や実践者にとっての注意ガイドとして機能する。

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