論文の概要: Revisiting the MIMIC-IV Benchmark: Experiments Using Language Models for Electronic Health Records

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20547v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 08:49:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.816267
• Title: Revisiting the MIMIC-IV Benchmark: Experiments Using Language Models for Electronic Health Records
• Title（参考訳）: MIMIC-IVベンチマークの再検討:電子健康記録のための言語モデルを用いた実験
• Authors: Jesus Lovon, Thouria Ben-Haddi, Jules Di Scala, Jose G. Moreno, Lynda Tamine,
• Abstract要約: 本稿では、電子健康記録のためのMIMIC-IVベンチマークを公開して再検討する。 私たちは、MIMIC-IVデータをHugging Faceデータセットライブラリに統合し、このコレクションの共有と使用を容易にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1046377530356764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The lack of standardized evaluation benchmarks in the medical domain for text inputs can be a barrier to widely adopting and leveraging the potential of natural language models for health-related downstream tasks. This paper revisited an openly available MIMIC-IV benchmark for electronic health records (EHRs) to address this issue. First, we integrate the MIMIC-IV data within the Hugging Face datasets library to allow an easy share and use of this collection. Second, we investigate the application of templates to convert EHR tabular data to text. Experiments using fine-tuned and zero-shot LLMs on the mortality of patients task show that fine-tuned text-based models are competitive against robust tabular classifiers. In contrast, zero-shot LLMs struggle to leverage EHR representations. This study underlines the potential of text-based approaches in the medical field and highlights areas for further improvement.
• Abstract（参考訳）: テキスト入力のための医学領域における標準化された評価ベンチマークの欠如は、健康関連下流タスクに自然言語モデルの可能性を広く採用し活用する上での障壁となる。 本稿では、電子健康記録(EHR)のためのMIMIC-IVベンチマークを公開し、この問題に対処する。 まず、Hugging FaceデータセットライブラリにMIMIC-IVデータを統合して、このコレクションの共有と使用を容易にします。 次に、EHR表データをテキストに変換するテンプレートの適用について検討する。 患者タスクの死亡率に対する微調整およびゼロショットLPMを用いた実験は、微調整テキストベースモデルが頑健な表型分類器と競合していることを示している。 対照的に、ゼロショット LLM は EHR 表現を活用するのに苦労する。 本研究は、医学分野におけるテキストベースのアプローチの可能性を明らかにし、さらなる改善の分野を強調する。

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