Evidenzbasierte Vorhersagen mit Sprachmodellen: Ein erklärbarer Ansatz zur Identifizierung vielversprechender Arzneimittelziele

核心概念

R2E ist ein Sprachmodell, das Vorhersagen auf der Grundlage relevanter Belege aus einem Dokumentenkorpus trifft und die Vorhersagen durch Shapley-Werte erklären kann. Dieser Ansatz ermöglicht es, Modellvorhersagen zu überprüfen und zu verbessern, ohne das Modell erneut trainieren zu müssen.

要約

R2E ist ein Ansatz zur Erstellung erklärbarer Sprachmodellvorhersagen. Das Modell verwendet einen zweistufigen Ansatz, bei dem zunächst die relevantesten Belege aus einem Dokumentenkorpus abgerufen werden und dann eine Bewertung der möglichen Antworten auf der Grundlage dieser Belege erfolgt.
Der Retriever-Teil des Modells verwendet ein vortrainiertes Sprachmodell, um die Ähnlichkeit zwischen der Benutzeranfrage und den Dokumenten im Korpus zu bewerten. Die relevantesten Belege für jede mögliche Antwort werden dann an den Reasoner-Teil weitergeleitet.
Der Reasoner-Teil kombiniert die Benutzeranfrage und die zugehörigen Belege, um eine Bewertung für jede mögliche Antwort zu generieren. Dabei werden Shapley-Werte verwendet, um die Beiträge der einzelnen Belege zur Gesamtvorhersage zu erklären.
R2E wurde auf drei Datensätzen evaluiert, die mit der Identifizierung von Arzneimittelzielen in Verbindung stehen:

Zurückgehaltene biomedizinische Literatur: R2E zeigte eine bessere Leistung als die Basislinien bei der Vorhersage von in der Literatur erwähnten Genen.

Genbeschreibungsfakten: R2E erzielte deutlich bessere Ergebnisse als die Basislinien bei der Vorhersage von Genen auf der Grundlage von Beschreibungen ihrer Funktionen.

Ergebnisse klinischer Studien: R2E übertraf einen branchenüblichen Genetik-basierten Ansatz bei der Vorhersage des Erfolgs oder Misserfolgs klinischer Studien.

Darüber hinaus zeigten die Shapley-Wert-Erklärungen eine starke Korrelation mit der Relevanz der Belege, die von einem GPT-4-Modell bewertet wurden. Dies deutet darauf hin, dass die Erklärungen des Modells mit der Einschätzung menschlicher Experten übereinstimmen.

統計

"Die Wahrscheinlichkeit des klinischen Erfolgs therapeutischer Hypothesen, die durch Genetiknachweise unterstützt werden, ist etwa doppelt so hoch wie die Wahrscheinlichkeit ohne unterstützende Genetiknachweise (Relativer Erfolg: 1,98; 95% KI (1,76, 2,24))."
"527 von 809 Sätze mit hohen Shapley-Werten für Genetiknachweise wurden von GPT-4 als relevant eingestuft, und 268 von 527 dieser Sätze bezogen sich auf eine Krankheit, die weder ein Teilstring noch enthalten in der Krankheitsbezeichnung der klinischen Studiendaten war."

引用

"R2E ist ein Ansatz zur Erstellung erklärbarer Sprachmodellvorhersagen. Das Modell verwendet einen zweistufigen Ansatz, bei dem zunächst die relevantesten Belege aus einem Dokumentenkorpus abgerufen werden und dann eine Bewertung der möglichen Antworten auf der Grundlage dieser Belege erfolgt."
"Shapley-Werte werden verwendet, um die Beiträge der einzelnen Belege zur Gesamtvorhersage zu erklären."
"R2E übertraf einen branchenüblichen Genetik-basierten Ansatz bei der Vorhersage des Erfolgs oder Misserfolgs klinischer Studien."

抽出されたキーインサイト

Retrieve to Explain

by Ravi Patel,A... 場所 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.04068.pdf

深掘り質問

Wie könnte R2E in einem menschlichen Feedback-Schleife-Szenario eingesetzt werden, um die Modellvorhersagen weiter zu verbessern?

In einem menschlichen Feedback-Schleife-Szenario könnte R2E verwendet werden, um die Modellvorhersagen zu verbessern, indem menschliche Experten die Erklärungen des Modells überprüfen und validieren. Durch die Bereitstellung von Shapley-Werten als Erklärungen für die Vorhersagen kann das Modell transparenter gemacht werden, was es den Experten ermöglicht, die Relevanz der präsentierten Beweise zu bewerten. Experten können dann falsch interpretierte oder irrelevante Beweise identifizieren und dem Modell Feedback geben, um seine Leistung zu verbessern. Dieser iterative Prozess des menschlichen Feedbacks kann dazu beitragen, das Modell zu verfeinern und sicherzustellen, dass es genaue und verlässliche Vorhersagen trifft.

Welche Herausforderungen könnten sich ergeben, wenn R2E auf andere Anwendungsgebiete als die Identifizierung von Arzneimittelzielen übertragen wird?

Beim Transfer von R2E auf andere Anwendungsgebiete außerhalb der Identifizierung von Arzneimittelzielen könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Einige dieser Herausforderungen könnten sein:

Datenverfügbarkeit und -qualität: Andere Anwendungsgebiete erfordern möglicherweise spezifische Datensätze oder Datenquellen, die möglicherweise nicht so umfangreich oder strukturiert sind wie die in der Arzneimittelforschung. Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten könnten die Leistung des Modells beeinträchtigen.

Modellgeneralisierung: R2E wurde speziell für die Identifizierung von Arzneimittelzielen trainiert und optimiert. Der Transfer auf andere Anwendungsgebiete erfordert möglicherweise eine Neuanpassung oder Feinabstimmung des Modells, um eine gute Leistung zu erzielen.

Anpassung an spezifische Anforderungen: Jedes Anwendungsgebiet hat spezifische Anforderungen und Kontexte, die berücksichtigt werden müssen. Die Anpassung von R2E an diese spezifischen Anforderungen könnte zusätzliche Arbeit erfordern.

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit: Die Erklärbarkeit von R2E in anderen Anwendungsgebieten könnte eine Herausforderung darstellen, da die Interpretation von Shapley-Werten und Beweisen möglicherweise domänenspezifisches Wissen erfordert.

Wie könnte der Ansatz der Evidenztemplatierung auf andere Datenmodalitäten wie Transkriptomik-Daten angewendet werden, um die Leistung des Modells in der Arzneimittelforschung weiter zu verbessern?

Die Anwendung des Ansatzes der Evidenztemplatierung auf andere Datenmodalitäten wie Transkriptomik-Daten könnte die Leistung des Modells in der Arzneimittelforschung weiter verbessern, indem zusätzliche Informationen und Zusammenhänge genutzt werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies umgesetzt werden könnte:

Datenvorbereitung: Transkriptomik-Daten könnten in strukturierte Sätze oder Abschnitte umgewandelt werden, die als Beweise dienen. Dies könnte durch die Extraktion relevanter Informationen aus den Transkriptomik-Daten und deren Umwandlung in natürliche Sprache erfolgen.

Integration von Transkriptomik-Daten: Durch die Integration von Transkriptomik-Daten als zusätzliche Evidenzquellen könnte das Modell ein umfassenderes Verständnis der biologischen Prozesse und Zusammenhänge erhalten, was zu genaueren Vorhersagen führen könnte.

Feinabstimmung des Modells: Das Modell könnte speziell auf die Verarbeitung von Transkriptomik-Daten angepasst werden, um deren spezifische Merkmale und Komplexität optimal zu nutzen.

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit: Die Erklärbarkeit des Modells könnte durch die Integration von Transkriptomik-Daten verbessert werden, indem die Shapley-Werte und Beweise aus diesen Daten in die Vorhersagen einbezogen werden. Dies könnte dazu beitragen, die biologischen Mechanismen und Zusammenhänge besser zu verstehen.