Leveraging Large Language Models for Analyzing Blood Pressure Variations Across Biological Sex from Scientific Literature
作者: Yuting Guo, Seyedeh Somayyeh Mousavi, Reza Sameni, Abeed Sarker
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-02
💡 一句话要点
利用大型语言模型分析生物性别间血压变化
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 血压变化 生物性别 大型语言模型 数据提取 公共卫生 心血管疾病 统计分析
📋 核心要点
- 现有的血压测量技术未考虑临床结果和人口统计因素，导致诊断不准确。
- 本研究采用GPT-35-turbo模型，从大量文献中自动提取血压数据，分析性别间的差异。
- 实验结果显示，利用大型语言模型能够有效分析生物性别对血压的影响，提供新的数据支持。
📝 摘要（中文）
高血压被定义为血压超过正常范围，在公共卫生领域具有重要意义，因为它是多种心血管疾病的关键前兆，并显著导致全球死亡率上升。然而，现有的血压测量技术和标准可能存在偏差，因为它们未考虑临床结果、合并症或人口统计因素，导致诊断结果不明确。本研究利用大型语言模型GPT-35-turbo，从PubMed中提取了2500万篇摘要中993篇符合条件的文章，自动提取男性和女性的血压均值和标准差。基于这些信息，我们分析了生物性别间血压值的变化，结果表明利用大型语言模型研究不同人口因素下的血压变化是可行的。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决现有血压测量技术的偏差问题，特别是未考虑生物性别等人口统计因素的影响。现有方法缺乏针对不同性别的血压数据分析，导致临床应用的局限性。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动提取和分析文献中的血压数据，以便更全面地理解生物性别对血压的影响。通过这种方式，可以克服传统方法的局限性，获得更为准确的数据。
技术框架：研究首先从PubMed数据库中筛选出符合条件的文章摘要，然后利用GPT-35-turbo模型提取血压均值和标准差，最后对提取的数据进行统计分析，比较不同性别的血压变化。
关键创新：本研究的创新点在于首次将大型语言模型应用于血压数据的自动提取与分析，填补了以往研究中对性别差异考虑不足的空白。与传统方法相比，这种方法具有更高的效率和准确性。
关键设计：在模型的参数设置上，选择了适合医学文献的预训练模型，并设计了特定的文本处理流程，以确保提取的数据的准确性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，利用GPT-35-turbo模型提取的血压数据在性别差异分析中表现出显著的有效性。通过对993篇文献的分析，成功揭示了男性和女性在血压均值和标准差上的显著差异，为后续研究提供了重要的数据基础。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括公共卫生、临床医学和流行病学等。通过更准确地分析血压变化，能够为高血压的预防和治疗提供数据支持，进而改善患者的健康管理和临床决策。此外，未来可能扩展到其他生物标志物的分析，推动个性化医疗的发展。
📄 摘要（原文）
Hypertension, defined as blood pressure (BP) that is above normal, holds paramount significance in the realm of public health, as it serves as a critical precursor to various cardiovascular diseases (CVDs) and significantly contributes to elevated mortality rates worldwide. However, many existing BP measurement technologies and standards might be biased because they do not consider clinical outcomes, comorbidities, or demographic factors, making them inconclusive for diagnostic purposes. There is limited data-driven research focused on studying the variance in BP measurements across these variables. In this work, we employed GPT-35-turbo, a large language model (LLM), to automatically extract the mean and standard deviation values of BP for both males and females from a dataset comprising 25 million abstracts sourced from PubMed. 993 article abstracts met our predefined inclusion criteria (i.e., presence of references to blood pressure, units of blood pressure such as mmHg, and mention of biological sex). Based on the automatically-extracted information from these articles, we conducted an analysis of the variations of BP values across biological sex. Our results showed the viability of utilizing LLMs to study the BP variations across different demographic factors.