手術周術期ケアのための大規模言語モデルの処方

Основные понятия

臨床的な大規模言語モデル（LLMs）は、手術後リスク予測において有用であり、適切なトレーニング戦略によってさらなる改善が可能である。

Аннотация

手術後リスク予測は重要であり、臨床テキストを活用した大規模言語モデル（LLMs）が有望である。事前トレーニングされたLLMsは従来の単語埋め込みを上回り、自己監督ファインチューニングや基盤モデリングによって性能が向上することが示された。これらの結果は、LLMsの実用性と潜在的な利点を強調している。

Статистика

30日間死亡率：2%
肺塞栓症（PE）：0.3%
肺炎：0.6%

Цитаты

"事前トレーニングされたLLMsは従来の単語埋め込みを上回りました。"
"自己監督ファインチューニングや基盤モデリングによって性能が向上しました。"

Ключевые выводы из

Prescribing Large Language Models for Perioperative Care

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

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

Дополнительные вопросы

他の分野への応用も考えられますか？

はい、LLMs（Large Language Models）は手術後リスク予測以外のさまざまな医療領域や他の産業にも応用可能です。例えば、臨床文書から情報を抽出して診断支援システムを構築したり、電子健康記録データを解析して治療効果や薬剤適合性を評価するために使用できます。また、自然言語処理技術と組み合わせて患者の健康状態や治療計画に関するインサイトを得ることができます。

手術後リスク予測におけるLLMsの限界や欠点は何ですか

手術後リスク予測におけるLLMsの限界や欠点は何ですか？

データ品質: 臨床ノートから得られるテキストデータは時に不完全であり、欠落した情報や更新されない可能性があるため、モデルパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
非テキスト変数: テキスト以外の要因（人口統計学的情報、手術前測定値、手術中変数など）がモデルに含まれていない場合、パフォーマンス向上の機会が失われる可能性があります。
汎化能力: 特定タスクへの過度な最適化や特殊化が起こりうるため、他の類似タスクへの汎用性や拡張能力が制限される可能性があります。

患者記録から得られた情報以外を使用することで、モデルパフォーマンスが向上する可能性はありますか

患者記録から得られた情報以外を使用することで、モデルパフォーマンスが向上する可能性はありますか？
はい、「非テキスト変数」（demographics, preoperative measurements, intraoperative variables等）を追加することでモデルパフォーマンス向上へつなげられます。これら要素は補足的なコンテキスト提供し，より包括的・多面的アプローチ実現します。このような豊富さ増す入力次元空間では，模型精度及び一般化能力改善見込み高く，重要視されています。