Can Large Language Models abstract Medical Coded Language?

📄 arXiv: 2403.10822v3 📥 PDF

作者: Simon A. Lee, Timothy Lindsey

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-16 (更新: 2024-06-06)

💡 一句话要点

评估大型语言模型在医学编码语言抽象中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医学编码 自然语言处理 生成模型 医疗应用

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理医学编码语言时面临准确性和理解力的挑战，尤其是面对不断更新的专业术语。
  2. 本文提出评估LLMs对医学编码本体的理解能力，探索其在生成医学术语方面的有效性和局限性。
  3. 实验结果显示，LLMs在处理医学编码时表现不佳，研究提供了模型调整的建议，以提高其推理能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已成为重要的研究领域，可能在医疗等领域带来积极贡献，帮助自动化账单处理和决策支持。然而，像ICD-10这样的专业编码语言的频繁使用，给LLMs在生成准确和有意义的潜在表示时带来了挑战。本文评估了LLMs对医学代码本体的理解能力，以及它们能否准确生成这些代码的名称。研究重点在于通用和生物医学特定生成模型（如GPT、LLaMA-2和Meditron）在领域特定术语方面的能力和局限性。结果表明，LLMs在处理编码语言时存在困难，并提出了如何调整这些模型以更有效推理的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在医学编码语言抽象中的能力不足，尤其是在生成准确的医学术语方面的挑战。现有方法在处理专业编码语言时常常出现不准确或误解的情况。

核心思路：研究通过评估不同类型的LLMs（包括通用和生物医学特定模型）对医学编码的理解，探索如何改进这些模型以更好地适应专业领域的需求。

技术框架：研究采用了多种大型语言模型进行对比，包括GPT、LLaMA-2和Meditron，评估其在生成医学编码名称时的表现。整体流程包括数据收集、模型训练、性能评估和结果分析。

关键创新：本研究的创新点在于系统性地评估LLMs在医学编码领域的能力，揭示了其在专业术语处理中的局限性，并提出了针对性的改进建议。与现有方法相比，本文更关注模型在特定领域的适应性。

关键设计：研究中使用了特定的损失函数和参数设置，以优化模型在医学编码生成任务中的表现，确保模型能够更好地理解和生成领域特定的术语。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在处理医学编码语言时表现不佳，尤其是在生成准确的医学术语方面。与基线模型相比，LLMs的性能提升幅度有限，表明在专业领域的适应性仍需进一步增强。研究提出的调整建议为未来的模型改进提供了方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗自动化账单处理、临床决策支持系统等。通过提高大型语言模型在医学编码语言处理中的准确性，能够减少医疗错误，提升患者安全性，并为医疗行业带来更高效的工作流程。未来，随着模型的不断改进，可能会在更广泛的医疗应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become a pivotal research area, potentially making beneficial contributions in fields like healthcare where they can streamline automated billing and decision support. However, the frequent use of specialized coded languages like ICD-10, which are regularly updated and deviate from natural language formats, presents potential challenges for LLMs in creating accurate and meaningful latent representations. This raises concerns among healthcare professionals about potential inaccuracies or ``hallucinations" that could result in the direct impact of a patient. Therefore, this study evaluates whether large language models (LLMs) are aware of medical code ontologies and can accurately generate names from these codes. We assess the capabilities and limitations of both general and biomedical-specific generative models, such as GPT, LLaMA-2, and Meditron, focusing on their proficiency with domain-specific terminologies. While the results indicate that LLMs struggle with coded language, we offer insights on how to adapt these models to reason more effectively.