L’IA peut améliorer l’identification des déterminants sociaux de la santé dans les DSE

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Évalué médicalement par Carmen Pope, BPharm. Dernière mise à jour le 12 janvier 2024.

Par Elana Gotkine HealthDay Reporter

VENDREDI 12 janvier 2024 -- Grands modèles linguistiques (LLM ) peut potentiellement améliorer l'identification des déterminants sociaux de la santé (SDoH) dans les dossiers de santé électroniques (DSE), selon une étude publiée en ligne le 11 janvier dans npj Digital Medicine.

Remarquant que les SDoH jouent un rôle important dans les résultats pour les patients, mais leur documentation est souvent manquante ou incomplète dans les DSE, Marco Guevara, du Mass General Brigham et de la Harvard Medical School à Boston, et ses collègues ont examiné les méthodes optimales d'utilisation des LLM pour extraire six catégories SDoH du texte narratif du DSE : emploi , le logement, le transport, le statut parental, les relations et le soutien social.

Les chercheurs ont découvert que les modèles les plus performants étaient les Flan-T5 XL et Flan-T5 XXL affinés pour toute mention de SDoH et SDoH défavorable. mentionne, respectivement. Selon les modèles et l'architecture, il y avait des variations dans l'ajout de données synthétiques générées par LLM à la formation, mais cela a amélioré les performances des petits modèles Flan-T5. Dans le réglage zéro et quelques tirs, les modèles les mieux réglés ont surpassé les performances zéro et quelques tirs des modèles ChatGPT, à l'exception du GPT4 avec une invite de 10 tirs pour un SDoH défavorable. Lorsque des descripteurs de race/origine ethnique et de sexe étaient ajoutés au texte, les modèles affinés étaient moins susceptibles que ChatGPT de modifier leur prédiction, ce qui suggère moins de biais algorithmiques. Dans l'ensemble, 93,8 % des patients présentant une SDoH défavorable ont été identifiés avec les modèles, tandis que les codes de la Classification internationale des maladies-Version 10 en ont capturé 2,0 %.

"À l'avenir, ces modèles pourraient améliorer notre compréhension des facteurs de disparités en matière de santé en améliorant les preuves concrètes et pourraient soutenir directement les soins aux patients en identifiant les patients qui pourraient bénéficier le plus d'une référence proactive en matière de ressources et de travail social", écrivent les auteurs. .

Résumé/Texte intégral

< p class='ddc-disclaimer'>Avertissement : Les données statistiques contenues dans les articles médicaux fournissent des tendances générales et ne concernent pas les individus. Les facteurs individuels peuvent varier considérablement. Demandez toujours un avis médical personnalisé pour les décisions individuelles en matière de soins de santé.

Source : HealthDay

Publié : 2024-01-13 02:15

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