Automatische Klassifizierung des Krebsstadiums mit Open-Source-Modellen für klinische Sprache

Temel Kavramlar

Offene Sprach-Großmodelle können ohne Trainingsdaten Informationen zum Krebsstadium aus unstrukturierten Pathologieberichten extrahieren.

Özet

Die Studie untersucht die Fähigkeit von Open-Source-Sprach-Großmodellen (Large Language Models, LLMs), das pathologische Tumor-Lymphknoten-Metastasen (pTNM)-Stadium aus unstrukturierten Pathologieberichten zu extrahieren, ohne auf Trainingsdaten angewiesen zu sein.
Die Autoren verwenden drei LLMs - ein allgemeines (Llama-2-70b-chat) und zwei klinische (ClinicalCamel-70B und Med42-70B) - und vergleichen deren Leistung mit einem vortrainierten Clinical-BigBird-Modell, das auf denselben Daten feinabgestimmt wurde.
Die Ergebnisse zeigen, dass die LLMs ohne Feinabstimmung eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung bei der Klassifizierung des N-Stadiums und des M-Stadiums erreichen können. Beim T-Stadium schneidet das feinabgestimmte Modell jedoch besser ab.
Die Autoren stellen fest, dass die Verwendung von Prompting-Strategien wie "Zero-Shot Chain-of-Thought" die Leistung der LLMs verbessern kann. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Open-Source-LLMs großes Potenzial für die Verarbeitung klinischer Notizen und die Beschleunigung der Krebsforschung haben.

İstatistikler

Die Studie verwendet 6.940 Pathologieberichte aus dem TCGA-Projekt (Cancer Genomic Atlas) mit zugehörigen Etiketten für die T-, N- und M-Stadien.

Alıntılar

"Offene Sprach-Großmodelle sind in der Lage, ohne Trainingsdaten vergleichbare oder sogar bessere Leistung bei der Klassifizierung des N-Stadiums und des M-Stadiums zu erreichen."
"Die Verwendung von Prompting-Strategien wie 'Zero-Shot Chain-of-Thought' kann die Leistung der LLMs verbessern."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Classifying Cancer Stage with Open-Source Clinical Large Language Models

by Chia-Hsuan C... : arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01589.pdf

Daha Derin Sorular

Wie können die Prompting-Strategien für verschiedene Krebsarten optimiert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die Prompting-Strategien für verschiedene Krebsarten zu optimieren und die Leistung der Large Language Models (LLMs) weiter zu verbessern, können folgende Ansätze verfolgt werden:

Krebsart-spezifische Prompting-Ansätze: Durch die Anpassung der Prompts an spezifische Krebsarten können die LLMs gezielter auf die Merkmale und Terminologien dieser Krebsarten trainiert werden. Dies kann dazu beitragen, die Genauigkeit der Klassifizierung zu verbessern.

Berücksichtigung von Berichtsvariationen: Da die Pathologieberichte aus verschiedenen medizinischen Einrichtungen stammen und unterschiedliche Berichtsstile aufweisen, ist es wichtig, die Prompting-Strategien so zu gestalten, dass sie diese Variationen berücksichtigen. Dies könnte die Entwicklung von flexibleren und anpassungsfähigen Prompts beinhalten.

Experteneinbindung: Die Einbeziehung von klinischen Experten bei der Erstellung von Prompts kann dazu beitragen, relevante Informationen und Kontexte zu identifizieren, die für die Klassifizierung von Krebsstadien entscheidend sind. Experten können auch bei der Auswahl von Trainingsdaten für die Few-Shots-Prompting-Strategie unterstützen.

Kontinuierliche Evaluierung und Anpassung: Es ist wichtig, die Leistung der LLMs für verschiedene Krebsarten kontinuierlich zu evaluieren und die Prompting-Strategien entsprechend anzupassen. Durch regelmäßige Überprüfung und Optimierung können die Modelle effektiver gemacht werden.

Durch die Implementierung dieser Ansätze können die Prompting-Strategien für verschiedene Krebsarten optimiert werden, um die Leistung der LLMs bei der Klassifizierung von Krebsstadien signifikant zu verbessern.

Wie können die Unterschiede in der Berichterstattung und Dokumentation zwischen verschiedenen medizinischen Einrichtungen die Leistung der LLMs beeinflussen?

Die Unterschiede in der Berichterstattung und Dokumentation zwischen verschiedenen medizinischen Einrichtungen können die Leistung der LLMs auf verschiedene Weisen beeinflussen:

Variabilität der Sprache und Terminologie: Unterschiedliche medizinische Einrichtungen verwenden möglicherweise unterschiedliche Sprachstile, Terminologien und Formatierungen in ihren Pathologieberichten. Dies kann zu Herausforderungen führen, da die LLMs möglicherweise Schwierigkeiten haben, konsistente Muster zu erkennen und zu generalisieren.

Mangelnde Standardisierung: Fehlende Standardisierung in der Berichterstattung kann die Trainingsdaten für die LLMs beeinträchtigen. Wenn die Modelle nicht auf eine Vielzahl von Berichtsstilen und -formaten vorbereitet sind, kann dies ihre Fähigkeit zur präzisen Klassifizierung von Krebsstadien beeinträchtigen.

Notwendigkeit von flexiblen Modellen: Um mit den Unterschieden in der Berichterstattung umzugehen, sind flexible und anpassungsfähige LLMs erforderlich. Diese Modelle sollten in der Lage sein, sich an verschiedene Schreibweisen anzupassen und Muster in unstrukturierten Texten effektiv zu erkennen.

Experteneinbindung und Validierung: Die Einbeziehung von klinischen Experten bei der Validierung der LLMs kann dazu beitragen, die Auswirkungen der Unterschiede in der Berichterstattung zu verstehen und die Modelle entsprechend anzupassen. Experten können auch bei der Entwicklung von Strategien zur Bewältigung von Variabilitäten in der Dokumentation unterstützen.

Durch die Berücksichtigung und das Management der Unterschiede in der Berichterstattung und Dokumentation zwischen verschiedenen medizinischen Einrichtungen können die LLMs effektiver in der Klassifizierung von Krebsstadien eingesetzt werden.

Wie können die Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz der LLMs für den Einsatz in der Praxis weiter verbessert werden?

Um die Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz der Large Language Models (LLMs) für den Einsatz in der Praxis weiter zu verbessern, können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Modelloptimierung: Durch Optimierungstechniken wie Quantisierung, Pruning und Komprimierung können die Modelle auf effizientere Weise implementiert werden, was zu einer verbesserten Inferenzgeschwindigkeit führt.

Hardwarebeschleunigung: Die Nutzung von spezieller Hardware wie Graphikprozessoren (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs) kann die Inferenzgeschwindigkeit der LLMs erheblich steigern. Durch die Implementierung auf leistungsstarken Hardwareplattformen können schnellere Inferenzzeiten erreicht werden.

Parallelisierung und Batch-Verarbeitung: Die Parallelisierung von Inferenzaufgaben und die Verarbeitung von Daten in Chargen können die Effizienz der Inferenzprozesse verbessern. Durch die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Anfragen können die Wartezeiten reduziert und die Gesamtleistung gesteigert werden.

Caching und Vorhersage: Durch die Implementierung von Caching-Mechanismen für häufig verwendete Abfragen und die Vorhersage von zukünftigen Anfragen können die Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz weiter optimiert werden. Dies ermöglicht eine schnellere Bereitstellung von Ergebnissen für wiederkehrende Anfragen.

Durch die Kombination dieser Ansätze und Techniken können die Inferenzgeschwindigkeit und -effizienz der LLMs für den Einsatz in der Praxis signifikant verbessert werden, was zu einer effizienteren Verarbeitung von klinischen Daten und Anwendungen führt.