論文の概要: A Large-Language Model Framework for Relative Timeline Extraction from PubMed Case Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12350v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 20:54:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 03:27:02.425709
• Title: A Large-Language Model Framework for Relative Timeline Extraction from PubMed Case Reports
• Title（参考訳）: PubMed 事例報告からの相対的タイムライン抽出のための大規模言語モデルフレームワーク
• Authors: Jing Wang, Jeremy C Weiss,
• Abstract要約: 本稿では,ケースレポートを時系列化されたテキストイベントとタイムスタンプのペアに変換するシステムを提案する。 この研究は、時間分析にPMOAコーパスを活用するためのベンチマークとして機能する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.869574822060553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Timing of clinical events is central to characterization of patient trajectories, enabling analyses such as process tracing, forecasting, and causal reasoning. However, structured electronic health records capture few data elements critical to these tasks, while clinical reports lack temporal localization of events in structured form. We present a system that transforms case reports into textual time series-structured pairs of textual events and timestamps. We contrast manual and large language model (LLM) annotations (n=320 and n=390 respectively) of ten randomly-sampled PubMed open-access (PMOA) case reports (N=152,974) and assess inter-LLM agreement (n=3,103; N=93). We find that the LLM models have moderate event recall(O1-preview: 0.80) but high temporal concordance among identified events (O1-preview: 0.95). By establishing the task, annotation, and assessment systems, and by demonstrating high concordance, this work may serve as a benchmark for leveraging the PMOA corpus for temporal analytics.
• Abstract（参考訳）: 臨床イベントのタイミングは、患者の軌跡の特徴の中心であり、プロセストレース、予測、因果推論などの分析を可能にする。 しかし、構造化された電子健康記録はこれらのタスクに不可欠なデータ要素をほとんど取得していないが、臨床報告では構造化された形式の事象の時間的局所化が欠如している。 本稿では,ケースレポートを時系列化されたテキストイベントとタイムスタンプのペアに変換するシステムを提案する。 10個のランダムサンプリングされたPubMed Open- Access (PMOA) ケースレポート (N=152,974) とLLM間合意 (n=3,103, N=93) のマニュアルおよび大規模言語モデル (LLM) アノテーション (n=320, n=390) を比較した。 LLMモデルは中程度のイベントリコール(O1-preview: 0.80)を持つが、特定イベント間の時間的一致が高い(O1-preview: 0.95)。 タスク,アノテーション,評価システムを確立し,高一致を示すことにより,PMOAコーパスを時間的分析に活用するためのベンチマークとして機能する可能性がある。

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