論文の概要: Improving Drug Identification in Overdose Death Surveillance using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12679v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 23:29:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.300503
• Title: Improving Drug Identification in Overdose Death Surveillance using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた過剰死亡サーベイランスにおける薬物識別の改善
• Authors: Arthur J. Funnell, Panayiotis Petousis, Fabrice Harel-Canada, Ruby Romero, Alex A. T. Bui, Adam Koncsol, Hritika Chaturvedi, Chelsea Shover, David Goodman-Meza,
• Abstract要約: フェンタニルによる米国における薬物関連の死亡率の上昇は、タイムリーかつ正確な監視を必要としている。 クリティカルな過剰なデータは、しばしばフリーテキスト・クローナのレポートに埋もれ、ICD-10の分類に符号化されると遅延と情報損失が発生する。 自然言語処理モデルは過剰な監視を自動化し、強化するが、以前のアプリケーションは限られていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8239746935427605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rising rate of drug-related deaths in the United States, largely driven by fentanyl, requires timely and accurate surveillance. However, critical overdose data are often buried in free-text coroner reports, leading to delays and information loss when coded into ICD (International Classification of Disease)-10 classifications. Natural language processing (NLP) models may automate and enhance overdose surveillance, but prior applications have been limited. A dataset of 35,433 death records from multiple U.S. jurisdictions in 2020 was used for model training and internal testing. External validation was conducted using a novel separate dataset of 3,335 records from 2023-2024. Multiple NLP approaches were evaluated for classifying specific drug involvement from unstructured death certificate text. These included traditional single- and multi-label classifiers, as well as fine-tuned encoder-only language models such as Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and BioClinicalBERT, and contemporary decoder-only large language models such as Qwen 3 and Llama 3. Model performance was assessed using macro-averaged F1 scores, and 95% confidence intervals were calculated to quantify uncertainty. Fine-tuned BioClinicalBERT models achieved near-perfect performance, with macro F1 scores >=0.998 on the internal test set. External validation confirmed robustness (macro F1=0.966), outperforming conventional machine learning, general-domain BERT models, and various decoder-only large language models. NLP models, particularly fine-tuned clinical variants like BioClinicalBERT, offer a highly accurate and scalable solution for overdose death classification from free-text reports. These methods can significantly accelerate surveillance workflows, overcoming the limitations of manual ICD-10 coding and supporting near real-time detection of emerging substance use trends.
• Abstract（参考訳）: フェンタニルによる米国における薬物関連の死亡率の上昇は、タイムリーかつ正確な監視を必要としている。 しかし、重要な過剰摂取データは、しばしばフリーテキスト・クローナのレポートに埋もれており、ICD-10の分類に符号化されると遅延や情報損失が発生する。 自然言語処理(NLP)モデルは過剰な監視を自動化し、強化するが、以前のアプリケーションは限られていた。 2020年に米国の複数の司法管轄区域から35,433件の死亡記録のデータセットが、モデルトレーニングと内部テストに使用された。 2023-2024年から3,335レコードの新たなデータセットを用いて外部検証を行った。 非構造化死証明テキストから特定の薬物の関与を分類するための複数のNLPアプローチを評価した。 これには、従来のシングルラベルおよびマルチラベルの分類器や、双方向エンコーダ表現(BERT)やBioClinicalBERTのような微調整エンコーダのみの言語モデル、Qwen 3やLlama 3のような現代のデコーダのみの大規模言語モデルが含まれる。 モデル性能をマクロ平均F1スコアを用いて評価し,95%の信頼区間を算出して不確実性を定量化した。 微調整されたBioClinicalBERTモデルは、内部テストセットでマクロF1スコア>=0.998でほぼ完全な性能を達成した。 外部検証によりロバスト性(macro F1=0.966)が確認され、従来の機械学習、一般ドメインBERTモデル、および様々なデコーダのみの大規模言語モデルよりも優れていた。 NLPモデル、特にBioClinicalBERTのような微調整された臨床変種は、自由テキストレポートからの過剰な死亡分類に対して、非常に正確でスケーラブルなソリューションを提供する。 これらの手法は、手動ICD-10符号化の限界を克服し、出現する物質利用トレンドのほぼリアルタイム検出をサポートすることにより、監視ワークフローを著しく加速させることができる。

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