Klinikinių gairių pritaikymas dideliems kalbos modeliams

Klinikinių gairių pritaikymas dideliems kalbos modeliams

Gyvensena mityba, dietos, judėjimas

Klinikinės gairės yra būtinos įrodymais pagrįstos medicinos praktikoje, tačiau jos yra ilgos ir sudėtingos, todėl užimtiems gydytojams sunku greitai ir lengvai rasti informaciją, reikalingą kiekvienam pacientui prižiūrėti.

Jeilio vidaus ligų katedros fakulteto nariai tiria skirtingus metodus, kad klinikinės gairės būtų labiau prieinamos gydytojams, įtraukiant jas į esamas priemones ir darbo eigą. Įrankiai, kurie remiasi didelėmis kalbų modeliais (LLM), kad generuotų atsakymus į klinikinius klausimus, yra daug žadantys dėl savo lengvo naudojimo ir gebėjimo atsakyti į gydytojų užklausas.

„Kurdami LLM įrankį, skirtą padėti gydytojams atsakyti į klausimus apie hepatologiją ir virškinimo trakto būklę, supratome, kad LLM įmonės dažnai automatiškai konvertuoja klinikines gaires iš PDF į tekstinį dokumentą“, – sakė medicinos mokslų daktaras Dennisas Shungas, asistentas. medicinos (virškinimo ligų) profesorius. „Tačiau kai automatiškai konvertuojate šias gaires, prarandate svarbius duomenis, kurie yra būtini klinikiniam samprotavimui.”

Dennisas ir jo komanda pastebėjo, kad duomenų praradimas buvo ypač dramatiškas lentelėse, grafikoje ir struktūrinėse diagramose. LLM tikslumo rodikliai buvo apie 80%, jei lentelėje buvo tik tekstas. Jei gairėse buvo grafikas, tikslumas sumažėjo iki maždaug 16%. Jei gairėse buvo struktūrinė schema, tikslumas sumažėjo iki beveik nulio.

„Tai ypač aktualu, nes kartais svarbiausia informacija gairėse yra schemoje“, – sakė Mauro Giuffrѐ, medicinos mokslų daktaras, daktaro laipsnis (virškinimo liga). „Kad LLM įrankiai būtų naudingi gydytojams, jie turi sugebėti suprasti visus duomenis, o ne tik jų dalis.”

Shung ir Giuffrѐ paskelbė dokumentą „Medicininių gairių aiškinimo didelių kalbų modelių optimizavimas: sistema, pagrįsta hepatito C viruso gairių, naudojant papildytosios kartos atkūrimą, tyrimu“. njp skaitmeninė medicina buvo tiriama, kaip skirtingi hepatito C viruso gairių teksto formatavimo būdai pagerino LLM įrankio tikslumą, kad jis galėtų būti naudingesnis gydytojams.

Simone Kresevic, doktorantė (virškinimo ligos) ir mokslų daktarė. Triesto universiteto kandidatas, vadovavo programinės įrangos inžinerijos pastangoms išbandyti skirtingas LLM konfigūracijas. Kiti bendradarbiai buvo Milos Ajcevic ir Agostino Accardo, Triesto universiteto biomedicinos inžinerijos profesoriai ir Lory S. Crocè, Triesto universiteto gastroenterologijos ir hepatologijos profesorius.

„Pradėjome visiškai neformatuodami – tiesiog iš PDF į tekstą, suformatuotą su visomis problemomis“, – sakė Giuffrѐ. „Tada pridėjome daugiau etikečių ir konkretumo, kad LLM suteiktume daugiau informacijos apie kiekvieną paveikslą ar lentelę, o tada paprašėme LLM atsakyti į klausimus apie pacientų, sergančių hepatitu C, priežiūrą.

Jie nustatė, kad tinkamai suformatavus tekstą, paveikslus ir lenteles klinikinėse gairėse LLM modelis leido lengviau samprotauti dėl duomenų, o tikslumas labai pagerėjo.

Shung ir Mauro teigia, kad šios išvados gali būti taikomos kitoms gairėms ir specialybėms.

„LLM yra tik tiek, kiek informacija yra apmokyta“, – sakė Shung. „Naudojant LLM palankias klinikinių gairių versijas, galėtume greičiau sukurti priežiūros įrankius, teikiančius labai tikslią ir svarbią informaciją gydytojams.

Galiausiai Shung ir Mauro tikisi, kad medicinos draugijos sukurs LLM palankias gaires, kad LLM galėtų lengvai priimti gaires nereikalaujant iš naujo formatuoti.

„Medicinos draugijos nori, kad jų nariai praktikuotų įrodymais pagrįstą mediciną, kuriai reikalinga galimybė kiekvienam pacientui gauti geriausią informaciją tinkamu laiku“, – sakė Shung.

„Kurdamos LLM palankias klinikines gaires, medicinos draugijos gali padėti mums sukurti naujausius, išsamius ir patikimus šaltinius naudojančius LLM įrankius. Gydytojai turi pasitikėti informacija, kad galėtų priimti geriausius sprendimus su pacientu. jų.”