Perioperative Care: Large Language Models for Predicting Risks

Core Concepts

Pre-trained clinical LLMs offer improved postoperative risk predictions, emphasizing the importance of fine-tuning and foundational modeling for optimal performance in perioperative care.

Abstract

Background: Postoperative risk predictions are crucial for effective perioperative care management. Clinical large language models (LLMs) were evaluated for predicting postoperative risks using various training strategies. Methods: Utilized 84,875 records from Barnes Jewish Hospital (BJH) and replicated on Beth Israel Deaconess’s MIMIC dataset. Three domain adaptation and fine-tuning strategies were implemented for BioGPT, ClinicalBERT, and BioClinicalBERT. Results: Pre-trained LLMs outperformed traditional word embeddings. Fine-tuning strategies improved performance, with foundational modeling showing the best results. Conclusions: LLMs can enhance postoperative risk predictions in clinical care. Incorporating labels boosts performance, especially in foundational models. Data Preprocessing: Clinical texts were extracted from preoperative and anesthetic records for analysis. Outcome Variables: Selected outcomes included 30-day mortality, pulmonary embolism, and pneumonia. Models Used: Employed BERT and GPT-based LLMs for postoperative prediction. ML Predictors and Model Evaluation: Used XGBoost as the predictor for perioperative outcomes. Statistical Analysis: Experiments conducted with 5-fold cross-validation on two datasets. Discussion: Demonstrated the potential of LLMs in perioperative care, highlighting the need for further research and data integration.

Stats

Pre-trained LLMs outperformed traditional word embeddings. Absolute maximal gains of 38.3% for AUROC and 14% for AUPRC were observed. Incorporating labels improved performance in fine-tuning strategies.

Quotes

"LLMs offer opportunities for postoperative risk predictions in unforeseen data." "Incorporating labels can boost performance, emphasizing the importance of transferring pre-trained knowledge."

Key Insights Distilled From

Prescribing Large Language Models for Perioperative Care

by Bing Xue,Cha... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17493.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

이 연구 결과를 다른 의료 분야에 어떻게 적용할 수 있을까요? 이 연구에서 발견된 결과는 다른 의료 분야에도 적용될 수 있습니다. 먼저, 다른 의료 분야에서도 임상 텍스트를 활용하여 예후 예측 및 합병증 예측에 대한 머신 러닝 모델을 개발하고 평가할 수 있습니다. 이를 통해 다른 의료 분야에서도 임상 텍스트의 중요성을 인식하고 이를 활용하여 환자 관리 및 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 또한, 다른 의료 분야에서도 사전 훈련된 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)를 활용하여 예후 예측 및 합병증 예측을 개선하고 다양한 의료 예측 작업에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 다른 의료 분야에서도 LLMs의 잠재력을 최대화하고 임상 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

질문 2

임상 예측에 사전 훈련된 LLMs에 과도하게 의존하는 것에는 잠재적인 단점이 있을까요? 사전 훈련된 대형 언어 모델(LLMs)에 과도하게 의존하는 것에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, LLMs는 특정 데이터셋에 과적합될 수 있으며, 다른 데이터셋이나 새로운 환경에서의 일반화 능력이 제한될 수 있습니다. 둘째, LLMs는 사전 훈련된 데이터에 의존하기 때문에 해당 데이터의 품질과 양에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 또한, LLMs는 특정 작업이나 데이터에 대해 최적화되어 있을 수 있으며, 다른 작업이나 데이터에 대한 적합성이 제한될 수 있습니다. 따라서, LLMs를 사용할 때는 이러한 잠재적인 단점을 고려하여 모델을 신중하게 평가하고 조정해야 합니다.

질문 3

비텍스트 변수의 통합이 수술 후 관리에서 LLMs의 예측 성능을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인가요? 비텍스트 변수의 통합은 LLMs의 예측 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 비텍스트 변수는 환자의 인구 통계학적 정보, 수술 전 측정값, 수술 중 주요 변수(예: 혈액 수혈 데이터, 소변량) 및 수술 중 사용된 약물 등을 포함할 수 있습니다. 이러한 비텍스트 변수를 LLMs에 통합하면 모델이 더 많은 정보를 활용하여 예후 예측 및 합병증 예측을 개선할 수 있습니다. 또한, 비텍스트 변수의 통합은 LLMs가 다양한 데이터 유형을 종합적으로 고려하고 다양한 변수 간의 상호작용을 고려할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이를 통해 LLMs의 예측 성능을 향상시키고 수술 후 관리에 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다.