以受控的大型語言模型為基礎的臨床試驗檢索推理

核心概念

本文提出了一種以集合為導向的推理框架,利用大型語言模型(LLM)進行臨床試驗的檢索和重排序。該方法系統地將患者和臨床試驗數據結構化為屬性集合,並利用領域知識和本體論基礎進行精確匹配。通過在LLM支持的檢索中引入集合理論推理,解決了可擴展性和可解釋性的固有挑戰。此外,還整合了義務推理原則和各種重排序評分函數,實現了更受控和可解釋的決策過程。

摘要

本文提出了一種以集合為導向的推理框架,利用大型語言模型(LLM)進行臨床試驗的檢索和重排序。主要包括以下內容:

結構化和類型化患者和臨床試驗的非結構化內容,將其解析為一組述語和公理,以解決複雜的多重資格標準解釋問題。

在檢索過程中整合專門的本體,以豐富推理過程並解決領域特定概念的問題。本體的分類結構和同義集可以支持解決術語和抽象差距,同時保持可擴展性。

利用目標標準篩選器,提供一個可擴展的高召回結果集,並使用義務提示進行引導的標準集合分析。

探索各種排名函數,旨在以可解釋和可控的方式聚合先前的結果,並與基於LLM的義務推理相結合。

該方法在TREC 2022臨床試驗數據集上的評估顯示,其在各種指標上均優於最新技術水平。特別是混合資格評分和粗粒度資格模型產生了最高的結果,證明了結合細粒度和粗粒度推理過程的健壯性。此外,研究結果表明,當由領域知識引導和結構化時,基於LLM的推理可以支持嚴格的義務原則,從而在敏感領域如臨床試驗匹配中實現原則性的決策。

統計資料

臨床試驗檢索的主要障礙是患者招募,約80%的臨床試驗無法達到招募目標。
本文提出的方法在TREC 2022臨床試驗數據集上的NDCG@10為0.693,P@10為0.73,優於最新技術水平。
1級C相關性檢索在召回率方面顯著優於BM25基線,分別提高了0.058、0.144和0.098。
診斷深度對C相關性檢索的精度和召回率沒有顯著影響,相關係數分別為-0.015和-0.021。
排除標準標籤的引入會顯著降低性能,表明排除標準的推理比包含標準更加複雜。

引述

"臨床試驗招募仍是一個主要障礙,儘管在過去十年中投入了大量努力來解決這一挑戰。"
"大多數提出的方法在精度和召回率方面仍然有限,這對臨床應用產生了重大的道德影響。"
"這種方法強調了對LLM生成的基礎和控制,以及在最終排名中包含相關解釋性元素,這些在臨床環境中都是有價值的特徵。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Controlled LLM-based Reasoning for Clinical Trial Retrieval

by Mael Jullien... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.18998.pdf

深入探究

如何進一步提高LLM在排除標準推理方面的性能?

要進一步提高大型語言模型（LLM）在排除標準推理方面的性能，可以考慮以下幾個策略：

增強數據集的多樣性與質量：通過擴展訓練數據集，特別是包含各種排除標準的案例，來提高模型的泛化能力。這可以包括不同疾病、年齡層和性別的患者資料，從而使模型能夠更好地理解和推理排除標準。

強化邏輯推理能力：引入專門的邏輯推理模塊，幫助模型在處理排除標準時進行更精確的推理。這可以通過結合形式邏輯和語義網絡來實現，從而使模型能夠更好地理解排除標準的複雜性。

使用多層次的推理框架：採用多層次的推理框架，將排除標準的推理分為不同的層次，從而使模型能夠逐步分析和處理排除標準的各個方面。這樣的分層推理可以幫助模型更清晰地識別哪些條件是排除的，並提高推理的準確性。

引入人類專家的反饋：在模型的訓練和評估過程中，融入醫療專家的反饋，特別是在排除標準的推理上。這可以幫助模型學習到更符合臨床實踐的推理方式，並提高其在實際應用中的可靠性。

強化排除標準的語言表達：通過優化模型對排除標準的語言理解能力，特別是對於否定詞和複雜句型的處理，來提高推理的準確性。這可以通過專門的語言模型訓練來實現，使其能夠更好地解析和理解排除標準的語言結構。

如何將本文提出的方法應用於其他醫療領域的信息檢索任務?

本文提出的基於集合引導推理的框架可以在其他醫療領域的信息檢索任務中得到應用，具體方法如下：

擴展到其他疾病領域：將該方法應用於不同的疾病領域，如心血管疾病、糖尿病或精神健康等，通過構建相應的屬性集合和專業本體，來進行患者與治療方案的匹配。

整合多模態數據：在其他醫療領域中，整合來自不同來源的數據（如影像學、基因組學和臨床試驗數據），利用集合推理框架進行綜合分析，從而提高信息檢索的準確性和全面性。

個性化醫療：將該方法應用於個性化醫療的場景中，通過分析患者的具體屬性和病歷，來檢索最適合的治療方案或臨床試驗，從而提高患者的治療效果。

支持決策系統：將該方法整合進醫療決策支持系統中，幫助醫生在面對複雜的臨床情況時，快速檢索相關的臨床試驗或治療方案，從而提高臨床決策的效率和準確性。

跨學科合作：與其他醫療領域的專家合作，根據不同領域的需求調整和優化該方法，從而使其能夠適應更廣泛的醫療應用場景。

本文的方法是否可以擴展到其他需要系統化推理的領域,如法律或金融?

本文的方法確實可以擴展到其他需要系統化推理的領域，如法律或金融，具體表現在以下幾個方面：

法律領域的案例檢索：在法律領域中，可以利用集合引導推理框架來檢索相關的法律案例和條款。通過構建法律條文和案例的屬性集合，模型可以更精確地匹配案件的具體情況與相關法律依據。

金融風險評估：在金融領域，該方法可以用於風險評估和合規檢查。通過分析金融交易的屬性和風險標準，模型可以幫助金融機構識別潛在的風險和合規問題。

智能合約的推理：在區塊鏈和智能合約的應用中，該方法可以用於檢索和推理合約條款的合規性，確保合約的執行符合預定的法律和商業標準。

跨領域知識整合：該方法的集合推理特性使其能夠整合來自不同領域的知識，這在法律和金融等需要多學科知識的領域中尤為重要，能夠提高推理的準確性和可靠性。

增強決策支持系統：在法律和金融領域中，將該方法整合進決策支持系統中，可以幫助專業人士在面對複雜情況時，快速檢索和分析相關信息，從而提高決策的效率和準確性。

總之，本文提出的基於集合引導推理的框架具有廣泛的應用潛力，能夠在多個需要系統化推理的領域中發揮重要作用。