Möglichkeiten und Herausforderungen bei der Extraktion von Beweisen aus EHRs mit LLMs

Kernekoncepter

Die Verwendung von LLMs zur Extraktion und Zusammenfassung von Beweisen aus EHRs bietet vielversprechende Möglichkeiten, birgt jedoch auch Herausforderungen wie Halluzinationen.

Resumé

Autoren und Zusammenfassung

• Autoren: Hiba Ahsan, Denis Jered McInerney, Jisoo Kim, Christopher Potter, Geoffrey Young, Silvio Amir, Byron C. Wallace
• Abstract: Unstrukturierte Daten in elektronischen Gesundheitsakten (EHRs) enthalten wichtige Informationen, die Radiologen bei Diagnosen unterstützen können. Die Verwendung von LLMs zur effizienten Extraktion und Zusammenfassung dieser Informationen wird vorgeschlagen und evaluiert.

Einführung

• LLMs als Schnittstellen für unstrukturierte Daten in EHRs.
• Zeitliche Einschränkungen und umfangreiche Patientenakten erschweren manuelle Identifizierung relevanter Beweise.

Datenextraktion

• LLMs als vielversprechende Schnittstelle zu EHRs.
• Automatisierte Evaluierungsmethode mit LLMs zur Skalierung der Bewertung.

Ergebnisse

• LLMs überlegen gegenüber traditionellen Methoden bei der Extraktion von Beweisen.
• Automatische Evaluierung zeigt gute Korrelation mit Expertenbewertungen.

Limitationen und Diskussion

• LLMs neigen zu Halluzinationen, aber Modellvertrauen kann helfen, diese zu identifizieren.
• Automatische Evaluierung bietet eine skalierbare Alternative, aber weitere Untersuchungen sind erforderlich.

Statistik

Unstrukturierte Daten in EHRs enthalten kritische Informationen.
LLMs bieten vielversprechende Möglichkeiten zur Extraktion und Zusammenfassung von Beweisen.

Citater

"LLMs bieten eine flexible Mechanismus zur Interaktion mit unstrukturierten EHR-Daten."
"Automatische Evaluierung mit LLMs zeigt vielversprechende Ergebnisse."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Retrieving Evidence from EHRs with LLMs

by Hiba Ahsan,D... kl. arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.04550.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie kann das Modell zwischen relevanten Beweisen und Halluzinationen unterscheiden?

Das Modell kann zwischen relevanten Beweisen und Halluzinationen unterscheiden, indem es das Vertrauen in seine Generierungen nutzt. In der Studie wurde festgestellt, dass das Modell eine hohe Korrelation zwischen dem Grad des Modellvertrauens und der Genauigkeit der Generierungen aufweist. Wenn das Modell also eine hohe Zuversicht in seine Ergebnisse zeigt, ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass es Halluzinationen produziert. Durch die Berücksichtigung des Modellvertrauens können wir daher potenzielle Halluzinationen erkennen und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse verbessern.

Welche Auswirkungen haben Halluzinationen auf die Verlässlichkeit der Ergebnisse?

Halluzinationen können die Verlässlichkeit der Ergebnisse erheblich beeinträchtigen, insbesondere in einem sensiblen Bereich wie der medizinischen Diagnose. Wenn das Modell Halluzinationen produziert, indem es plausible, aber falsche Informationen generiert, kann dies zu falschen Schlussfolgerungen führen und die Genauigkeit der Diagnose beeinträchtigen. Dies kann zu potenziell gefährlichen Situationen führen, wenn falsche Behandlungsentscheidungen getroffen werden. Daher ist es entscheidend, Halluzinationen zu erkennen und zu vermeiden, um die Verlässlichkeit der Ergebnisse zu gewährleisten.

Inwiefern könnte das Modell Vertrauen in seine Generierungen nutzen, um Halluzinationen zu vermeiden?

Das Modell kann das Vertrauen in seine Generierungen nutzen, um Halluzinationen zu vermeiden, indem es die Ergebnisse basierend auf diesem Vertrauen filtert oder abstreift. Wenn das Modell eine hohe Zuversicht in seine Generierungen zeigt, können diese als zuverlässiger angesehen werden. Daher könnten wir eine Schwellenwert festlegen, bei dem das Modell nur Ergebnisse mit einem bestimmten Vertrauensniveau ausgibt. Auf diese Weise könnten potenzielle Halluzinationen reduziert werden, da das Modell dazu neigt, nur Ergebnisse mit hoher Zuverlässigkeit zu liefern. Durch die Nutzung des Modellvertrauens als Filtermechanismus können wir die Qualität der Ergebnisse verbessern und die Verlässlichkeit des Modells steigern.