Große Sprachmodelle verstehen medizinische Codes nicht

Core Concepts

Große Sprachmodelle (LLMs) verstehen die inhärente Bedeutung von medizinischen Codes, die in der Gesundheitsversorgung weit verbreitet sind, nicht.

Abstract

Die Studie untersucht, ob aktuelle LLMs, die sowohl für allgemeine als auch für biomedizinische Anwendungen verwendet werden, in der Lage sind, verschiedene in der Gesundheitsversorgung regelmäßig verwendete medizinische Codes korrekt vorherzusagen. Die Ergebnisse zeigen, dass diese LLMs dazu neigen, bei medizinischen Codes "Halluzinationen" zu produzieren, was die Notwendigkeit einer besseren Darstellung dieser in der Praxis verwendeten Codes unterstreicht.
Die Studie beginnt mit der Untersuchung, ob die LLMs in der Lage sind, die Kapitel oder "Kategorien" zu identifizieren, denen bestimmte medizinische Codes zugeordnet sind. Anschließend werden die LLMs in drei zunehmend komplexeren Experimenten getestet, um ihre Fähigkeit zur Vorhersage von Krankheitsbezeichnungen, Medikamentennamen und Verfahrensnamen basierend auf ihren eindeutigen medizinischen Codes zu bewerten.
Die Ergebnisse zeigen, dass die LLMs zwar bei der Vorhersage von ICD-Kapiteln relativ gut abschneiden, ihre Leistung bei anderen Arten von medizinischen Codes jedoch deutlich abnimmt. Darüber hinaus neigen die LLMs dazu, "Halluzinationen" zu produzieren, wenn es darum geht, die genauen medizinischen Codes vorherzusagen. Selbst das leistungsfähigste Modell, GPT-4, war nicht immun gegen diese Fehler.
Schließlich wurde ein Experiment mit absichtlich eingeführten schädlichen Beispielen durchgeführt, um zu testen, ob die LLMs in der Lage sind, solche falschen Codes zu erkennen. Die Ergebnisse zeigen, dass die LLMs diese Aufgabe nicht effektiv erfüllen konnten und die falschen Codes teilweise als korrekt identifizierten.
Insgesamt unterstreichen die Ergebnisse dieser Studie die dringende Notwendigkeit, die Darstellung von medizinischen Codes und domänenspezifischer Terminologie in modernen NLP-Techniken zu verbessern, damit diese Modelle in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen zuverlässiger und vertrauenswürdiger werden.

Stats

"Jeder Code ist sehr spezifisch und spiegelt verschiedene Aspekte von Diagnosen wider."
"Diese Granularität hilft Angehörigen der Gesundheitsberufe, die genaue Art von Diagnosen und Behandlungen zu verfolgen."

Quotes

"Ohne Zugriff auf das Internet ist die Vorhersage von ICD-10-Codes ohne Kontext oder spezifische Informationen eine Herausforderung, da diese Codes eine breite Palette von Diagnosen, Verfahren und externen Ursachen von Verletzungen oder Krankheiten darstellen."
"Für eine genaue medizinische Diagnose und Behandlung ist es unerlässlich, sich mit einem medizinischen Fachmann zu beraten oder auf eine umfassende medizinische Codierungsressource zurückzugreifen."

Key Insights Distilled From

Do Large Language Models understand Medical Codes?

by Simon A. Lee... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10822.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Tokenisierungsstrategien von LLMs verbessert werden, um numerische Werte, Codes und andere strukturierte Datenformate besser zu erfassen und zu verarbeiten?

Die Verbesserung der Tokenisierungsstrategien von Large Language Models (LLMs) zur Erfassung und Verarbeitung numerischer Werte, Codes und strukturierter Datenformate erfordert eine gezielte Anpassung an die spezifischen Anforderungen dieser Daten. Hier sind einige Ansätze, wie diese Verbesserungen erreicht werden können:

Spezielle Tokenisierungsmuster: Entwickeln von speziellen Tokenisierungsmustern, die die einzigartigen Strukturen von numerischen Werten und Codes besser erfassen können. Dies könnte die Erstellung von benutzerdefinierten Tokenizern oder Tokenisierungsregeln umfassen, die auf die spezifischen Merkmale dieser Daten zugeschnitten sind.

Erweiterung des Vokabulars: Integration von erweiterten Vokabularen, die spezielle Tokens für numerische Werte, Codes und strukturierte Daten enthalten. Durch die Erweiterung des Vokabulars können LLMs besser auf diese spezifischen Daten eingehen und sie präziser verarbeiten.

Kontextuelles Verständnis: Implementierung von Mechanismen zur kontextuellen Erfassung und Verarbeitung von numerischen Werten und Codes. Dies könnte die Berücksichtigung von umgebenden Texten oder Metadaten beinhalten, um die Bedeutung und den Kontext dieser Daten innerhalb eines Satzes oder Dokuments zu erfassen.

Training mit spezifischen Datensätzen: Das Training von LLMs mit speziellen Datensätzen, die eine Vielzahl von numerischen Werten, Codes und strukturierten Daten enthalten, kann dazu beitragen, dass die Modelle besser auf diese Daten eingestellt sind und sie genauer verarbeiten können.

Durch die Implementierung dieser Ansätze können die Tokenisierungsstrategien von LLMs optimiert werden, um numerische Werte, Codes und strukturierte Daten effektiver zu erfassen und zu verarbeiten.

Wie können LLMs so weiterentwickelt werden, dass sie in der Lage sind, die Bedeutung und Struktur medizinischer Codes zu verstehen, ohne auf das Internet zugreifen zu müssen?

Die Weiterentwicklung von Large Language Models (LLMs), um die Bedeutung und Struktur medizinischer Codes zu verstehen, ohne auf das Internet zugreifen zu müssen, erfordert eine gezielte Anpassung und Optimierung der Modelle. Hier sind einige Schritte, die unternommen werden können, um dieses Ziel zu erreichen:

Spezialisierte Trainingsdaten: Das Training von LLMs mit spezialisierten Datensätzen, die eine Vielzahl von medizinischen Codes und deren Bedeutungen enthalten, kann dazu beitragen, dass die Modelle ein tieferes Verständnis für diese Codes entwickeln.

Domain-spezifische Feinabstimmung: Durch die Durchführung von Domain-spezifischer Feinabstimmung können LLMs gezielt auf medizinische Codes und Terminologien trainiert werden, um ihre Fähigkeit zur Interpretation und Verarbeitung dieser Daten zu verbessern.

Erweiterung des Kontextverständnisses: Implementierung von Mechanismen zur kontextuellen Erfassung und Verarbeitung von medizinischen Codes innerhalb von Texten. Dies könnte die Berücksichtigung von umgebenden Informationen und Metadaten beinhalten, um die Bedeutung und den Zusammenhang der Codes besser zu verstehen.

Interpretierbare Ausgaben: Entwicklung von Mechanismen zur Generierung interpretierbarer Ausgaben, die die Entscheidungsprozesse von LLMs bei der Interpretation von medizinischen Codes nachvollziehbar machen.

Durch die gezielte Weiterentwicklung und Anpassung von LLMs können diese Modelle besser in der Lage sein, die Bedeutung und Struktur medizinischer Codes zu verstehen, ohne auf externe Ressourcen wie das Internet angewiesen zu sein.

Welche anderen Anwendungsfelder, neben dem Gesundheitswesen, könnten von einer verbesserten Darstellung und Verarbeitung von Codes und strukturierten Daten durch LLMs profitieren?

Die Verbesserung der Darstellung und Verarbeitung von Codes und strukturierten Daten durch Large Language Models (LLMs) kann in verschiedenen Anwendungsfeldern außerhalb des Gesundheitswesens von großem Nutzen sein. Einige dieser Anwendungsfelder umfassen:

Juristische Dokumentation: LLMs könnten in der Lage sein, komplexe rechtliche Codes und Dokumente präziser zu interpretieren und zu verarbeiten, was die Effizienz und Genauigkeit in der Rechtspraxis verbessern könnte.

Finanzwesen: Durch die verbesserte Verarbeitung von Finanzcodes und strukturierten Daten könnten LLMs in der Lage sein, komplexe Finanzanalysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen im Bereich des Finanzwesens zu unterstützen.

Technische Dokumentation: LLMs könnten dazu beitragen, technische Codes und Daten in Ingenieurwesen und IT-Bereichen besser zu verstehen und zu verarbeiten, was die Effizienz bei der Erstellung und Interpretation technischer Dokumentationen steigern könnte.

Wissenschaftliche Forschung: Die verbesserte Darstellung und Verarbeitung von Codes und strukturierten Daten durch LLMs könnte auch in wissenschaftlichen Forschungsbereichen wie Biologie, Chemie und Physik eingesetzt werden, um komplexe Datenanalysen und -interpretationen zu unterstützen.

Durch die Anwendung von LLMs in diesen verschiedenen Anwendungsfeldern könnten die Vorteile einer verbesserten Darstellung und Verarbeitung von Codes und strukturierten Daten weitreichend genutzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Branchen zu steigern.