洞見 - Klinische Textanalyse - # Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit

Verbesserung der Übertragbarkeit der Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit mit großen Sprachmodellen durch Prompt-Tuning

Q: Wie lassen sich die Erkenntnisse dieser Studie auf andere klinische NLP-Aufgaben übertragen?

Die Erkenntnisse dieser Studie zur Verbesserung der Generalisierbarkeit von Extraktionen sozialer Determinanten der Gesundheit (SDoH) mittels Prompt-Tuning können auf verschiedene klinische NLP-Aufgaben übertragen werden. Durch die Verwendung von generativen LLMs mit Prompt-Tuning wurde gezeigt, dass die Transferlernfähigkeit für Querschnittsanwendungen und Querschnittskrankheitsdomänen verbessert werden kann. Dieser Ansatz könnte auch auf andere klinische NLP-Aufgaben angewendet werden, um die Portabilität von Modellen zu erhöhen und die Leistung in verschiedenen Domänen zu verbessern. Die Nutzung von Soft-Prompts und die Einführung von P-Tuning haben gezeigt, dass die Übertragbarkeit von Modellen für verschiedene klinische Aufgaben optimiert werden kann, was zu einer verbesserten Leistungsfähigkeit in verschiedenen Szenarien führt.

Q: Wie können komplexe Szenarien untersucht werden, in denen sich die Quell- und Zielaufgabe unterscheiden?

Um komplexe Szenarien zu untersuchen, in denen sich die Quell- und Zielaufgaben unterscheiden, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Modelle auf die spezifischen Anforderungen der Zielaufgabe anzupassen, indem die Soft-Prompts entsprechend angepasst werden. Dies ermöglicht es den LLMs, sich auf die neuen Anforderungen der Zielaufgabe einzustellen, auch wenn sie sich von der Quellaufgabe unterscheiden. Darüber hinaus können Transferlernmethoden eingesetzt werden, um Wissen aus der Quellaufgabe auf die Zielaufgabe zu übertragen, selbst wenn sie unterschiedliche Ressourcen oder Anforderungen haben. Durch die Anpassung der Modelle und die Nutzung von Transferlernansätzen können komplexe Szenarien effektiv untersucht werden, um die Leistungsfähigkeit von klinischen NLP-Modellen in verschiedenen Kontexten zu verbessern.

Q: Welche Möglichkeiten gibt es, die Prompt-Tuning-Ansätze weiter zu optimieren und effizienter zu gestalten?

Um die Prompt-Tuning-Ansätze weiter zu optimieren und effizienter zu gestalten, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Soft-Prompts kontinuierlich zu verbessern, indem sie anhand von Feedbackschleifen und iterativem Training optimiert werden. Durch die Feinabstimmung der Soft-Prompts können die Modelle präziser gesteuert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnten Hybridansätze erforscht werden, bei denen sowohl harte als auch weiche Prompts kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Die Integration von Domänenwissen in die Prompt-Tuning-Strategie könnte auch dazu beitragen, die Effizienz und Leistungsfähigkeit der Modelle zu steigern. Durch kontinuierliche Forschung und Experimente können die Prompt-Tuning-Ansätze weiter optimiert werden, um die Extraktion von klinischen Informationen aus Texten effizienter und genauer zu gestalten.

核心概念

Durch den Einsatz von Prompt-Tuning mit großen Sprachmodellen lässt sich die Übertragbarkeit der Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit aus klinischen Texten über Institutionen und Krankheitsdomänen hinweg deutlich verbessern.

摘要

Diese Studie untersucht die Übertragbarkeit von Prompt-Tuning mit großen Sprachmodellen für die Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit (SDoH) aus klinischen Texten. Dafür wurden zwei Arten von Sprachmodell-Architekturen getestet: encoder-only Modelle (GatorTron) und decoder-only Modelle (GatorTronGPT).

Die Ergebnisse zeigen, dass die decoder-only Modelle mit Prompt-Tuning eine bessere Leistung bei Anwendungen über verschiedene Domänen hinweg erzielen. GatorTronGPT erreichte die besten F1-Werte für beide Datensätze und übertraf die traditionell fein abgestimmten GatorTron-Modelle um 8,9% und 21,8% in einem Szenario über verschiedene Institutionen hinweg sowie um 5,5% und 14,5% in einem Szenario über verschiedene Krankheitsdomänen hinweg.

Die Studie demonstriert die bessere Übertragbarkeit generativer klinischer Sprachmodelle mit Prompt-Tuning für die Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit in Anwendungen über Institutionen und Krankheitsdomänen hinweg.

客製化摘要

使用 AI 重寫

產生引用格式

翻譯原文

翻譯成其他語言

產生心智圖

從原文內容

前往原文

arxiv.org

統計資料

Die extrahierten [Entitätstyp_1]-Entitäten sind [Entitäten]; die extrahierten [Entitätstyp_2]-Entitäten sind [Entitäten]; ...
Die Beziehung zwischen [Entität_1] und [Entität_2] ist [Beziehung].

引述

"Durch den Einsatz von Prompt-Tuning mit großen Sprachmodellen lässt sich die Übertragbarkeit der Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit aus klinischen Texten über Institutionen und Krankheitsdomänen hinweg deutlich verbessern."
"Decoder-only Modelle mit Prompt-Tuning erzielten eine bessere Leistung bei Anwendungen über verschiedene Domänen hinweg."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Improving Generalizability of Extracting Social Determinants of Health Using Large Language Models through Prompt-tuning

by Cheng Peng,Z... 於 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12374.pdf

Improving Generalizability of Extracting Social Determinants of Health Using Large Language Models through Prompt-tuning

深入探究

Wie lassen sich die Erkenntnisse dieser Studie auf andere klinische NLP-Aufgaben übertragen?

Die Erkenntnisse dieser Studie zur Verbesserung der Generalisierbarkeit von Extraktionen sozialer Determinanten der Gesundheit (SDoH) mittels Prompt-Tuning können auf verschiedene klinische NLP-Aufgaben übertragen werden. Durch die Verwendung von generativen LLMs mit Prompt-Tuning wurde gezeigt, dass die Transferlernfähigkeit für Querschnittsanwendungen und Querschnittskrankheitsdomänen verbessert werden kann. Dieser Ansatz könnte auch auf andere klinische NLP-Aufgaben angewendet werden, um die Portabilität von Modellen zu erhöhen und die Leistung in verschiedenen Domänen zu verbessern. Die Nutzung von Soft-Prompts und die Einführung von P-Tuning haben gezeigt, dass die Übertragbarkeit von Modellen für verschiedene klinische Aufgaben optimiert werden kann, was zu einer verbesserten Leistungsfähigkeit in verschiedenen Szenarien führt.

Wie können komplexe Szenarien untersucht werden, in denen sich die Quell- und Zielaufgabe unterscheiden?

Um komplexe Szenarien zu untersuchen, in denen sich die Quell- und Zielaufgaben unterscheiden, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Modelle auf die spezifischen Anforderungen der Zielaufgabe anzupassen, indem die Soft-Prompts entsprechend angepasst werden. Dies ermöglicht es den LLMs, sich auf die neuen Anforderungen der Zielaufgabe einzustellen, auch wenn sie sich von der Quellaufgabe unterscheiden. Darüber hinaus können Transferlernmethoden eingesetzt werden, um Wissen aus der Quellaufgabe auf die Zielaufgabe zu übertragen, selbst wenn sie unterschiedliche Ressourcen oder Anforderungen haben. Durch die Anpassung der Modelle und die Nutzung von Transferlernansätzen können komplexe Szenarien effektiv untersucht werden, um die Leistungsfähigkeit von klinischen NLP-Modellen in verschiedenen Kontexten zu verbessern.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Prompt-Tuning-Ansätze weiter zu optimieren und effizienter zu gestalten?

Um die Prompt-Tuning-Ansätze weiter zu optimieren und effizienter zu gestalten, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit besteht darin, die Soft-Prompts kontinuierlich zu verbessern, indem sie anhand von Feedbackschleifen und iterativem Training optimiert werden. Durch die Feinabstimmung der Soft-Prompts können die Modelle präziser gesteuert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Darüber hinaus könnten Hybridansätze erforscht werden, bei denen sowohl harte als auch weiche Prompts kombiniert werden, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Die Integration von Domänenwissen in die Prompt-Tuning-Strategie könnte auch dazu beitragen, die Effizienz und Leistungsfähigkeit der Modelle zu steigern. Durch kontinuierliche Forschung und Experimente können die Prompt-Tuning-Ansätze weiter optimiert werden, um die Extraktion von klinischen Informationen aus Texten effizienter und genauer zu gestalten.