Core Concepts
機密性を守りながら、合成医療記録を生成する新しい戦略の評価。
Abstract
医療科学における歴史的患者データへのアクセスの課題とその解決策に焦点。
合成医療記録を使用した新しいアプローチの提案。
Llama 2 LLMを使用して合成医療記録を生成する能力の評価。
ゼロショットおよびフューショットプロンプティング戦略の比較。
チェーン・オブ・ソートアプローチによる精度向上。
Stats
実際の患者情報を使用せずに合成医療記録を作成することが挑戦である。
大規模言語モデル(LLM)をトレーニングするために実際の患者データが必要であることが難しい。
Quotes
"このチェーン・オブ・ソートプロンプティング手法は、ゼロショットモデルがファインチューニングされたモデルと同等の結果を達成できることを示唆しています。"
"私たちの提案されたCoTプロンプティング方法は、LLMに対するゼロショットモデルパフォーマンスを向上させます。"