論文の概要: Evaluating Open-Weight Large Language Models for Structured Data Extraction from Narrative Medical Reports Across Multiple Use Cases and Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10658v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 12:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.233549
• Title: Evaluating Open-Weight Large Language Models for Structured Data Extraction from Narrative Medical Reports Across Multiple Use Cases and Languages
• Title（参考訳）: 複数症例・言語にわたる物語医療報告からの構造化データ抽出のためのオープンウェイト大言語モデルの評価
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、自由テキスト臨床記録から構造化された情報を抽出するためにますます使われている。 当科では6症例に15例のオープンウェイトLSMを報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3429123017483016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used to extract structured information from free-text clinical records, but prior work often focuses on single tasks, limited models, and English-language reports. We evaluated 15 open-weight LLMs on pathology and radiology reports across six use cases, colorectal liver metastases, liver tumours, neurodegenerative diseases, soft-tissue tumours, melanomas, and sarcomas, at three institutes in the Netherlands, UK, and Czech Republic. Models included general-purpose and medical-specialised LLMs of various sizes, and six prompting strategies were compared: zero-shot, one-shot, few-shot, chain-of-thought, self-consistency, and prompt graph. Performance was assessed using task-appropriate metrics, with consensus rank aggregation and linear mixed-effects models quantifying variance. Top-ranked models achieved macro-average scores close to inter-rater agreement across tasks. Small-to-medium general-purpose models performed comparably to large models, while tiny and specialised models performed worse. Prompt graph and few-shot prompting improved performance by ~13%. Task-specific factors, including variable complexity and annotation variability, influenced results more than model size or prompting strategy. These findings show that open-weight LLMs can extract structured data from clinical reports across diseases, languages, and institutions, offering a scalable approach for clinical data curation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自由テキスト臨床記録から構造化された情報を抽出するために使われることが多いが、以前の研究は、単一のタスク、限られたモデル、英語のレポートに重点を置いていた。 症例6例, 大腸癌, 肝腫瘍, 神経変性疾患, 軟部腫瘍, メラノーマ, 肉腫について, オランダ, イギリス, チェコの3施設で15例のオープンウェイトLSMについて検討した。 モデルには、様々な大きさの汎用および医療用LLMが含まれ、ゼロショット、ワンショット、少数ショット、チェーンオブ思考、自己整合性、プロンプトグラフの6つのプロンプト戦略が比較された。 コンセンサスランクアグリゲーションと線形混合効果モデルを用いて,タスクに適した指標を用いて評価を行った。 上位モデルのマクロ平均スコアは、タスク間でのラッター間合意に近い。 小型から中級の汎用モデルは大型モデルと互換性があり、小型と特殊化されたモデルでは性能が悪くなった。 プロンプトグラフと少数ショットにより、パフォーマンスが約13%向上した。 変数の複雑さやアノテーションの可変性を含むタスク固有の要因は、モデルのサイズやプロンプト戦略よりも結果に影響します。 これらの結果から, オープンウェイトLSMは, 疾患, 言語, 施設にまたがる臨床報告から構造化されたデータを抽出し, 臨床データキュレーションにスケーラブルなアプローチを提供することが示唆された。

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