AI는 EHR에서 건강의 사회적 결정 요인 식별을 향상시킬 수 있습니다

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BPharm Carmen Pope가 의학적으로 검토함. 2024년 1월 12일에 최종 업데이트되었습니다.

작성: Elana Gotkine HealthDay Reporter

2024년 1월 12일 금요일 -- 대규모 언어 모델(LLM) )는 npj Digital Medicine에 1월 11일 온라인으로 발표된 연구에 따르면 전자 건강 기록(EHR)에서 건강의 사회적 결정 요인(SDoH) 식별을 잠재적으로 향상시킬 수 있다고 합니다.

SDoH가 중요한 역할을 한다는 점에 주목하세요. 환자 결과에 대해서는 문서가 누락되거나 불완전한 경우가 많습니다. Boston의 Mass General Brigham 및 Harvard Medical School의 Marco Guevara와 동료들은 LLM을 사용하여 EHR의 서술 텍스트에서 6개의 SDoH 범주를 추출하는 최적의 방법을 조사했습니다. , 주택, 교통, 부모 상태, 관계 및 사회적 지원.

연구원들은 SDoH 언급 및 불리한 SDoH에 대해 미세 조정된 Flan-T5 XL 및 Flan-T5 XXL이 가장 성능이 좋은 모델이라는 것을 발견했습니다. 각각 언급합니다. 모델과 아키텍처 전반에 걸쳐 LLM에서 생성된 합성 데이터를 훈련에 추가하는 데 차이가 있었지만 이로 인해 소규모 Flan-T5 모델의 성능이 향상되었습니다. 제로 샷 및 퓨샷 설정에서 최고의 미세 조정 모델은 불리한 SDoH에 대해 10샷 프롬프트를 표시하는 GPT4를 제외하고 ChatGPT 모델의 제로 샷 및 퓨샷 성능보다 성능이 뛰어났습니다. 인종/민족 및 성별 설명이 텍스트에 추가되면 미세 조정된 모델이 ChatGPT보다 예측을 변경할 가능성이 적어 알고리즘 편향이 적음을 나타냅니다. 전반적으로, 불리한 SDoH 환자의 93.8%가 모델을 통해 식별되었으며, 국제 질병 분류 버전 10 코드는 2.0%를 포착했습니다.

"미래에 이러한 모델은 실제 증거를 개선하여 건강 격차의 요인에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며 적극적인 자원 및 사회 복지 의뢰를 통해 가장 큰 혜택을 받을 수 있는 환자를 표시하여 환자 치료를 직접적으로 지원할 수 있습니다."라고 저자는 썼습니다. .

초록/전체 텍스트

< p class='ddc-disclaimer'>면책 조항: 의학 기사의 통계 데이터는 일반적인 추세를 제공하며 개인과 관련이 없습니다. 개별적인 요인은 크게 다를 수 있습니다. 개인의 건강관리 결정에 대해서는 항상 개인화된 의학적 조언을 구하세요.

출처: HealthDay

게시됨 : 2024-01-13 02:15

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