Sep, 2023
零样本学习：使用 GPT 模型从临床记录中提取社会因素和家族史的最小指令
Zero-shot Learning with Minimum Instruction to Extract Social Determinants and Family History from Clinical Notes using GPT Model
Neel Jitesh Bhate, Ansh Mittal, Zhe He, Xiao Luo
TL;DR通过提供最少的信息给 GPT 模型，我们研究了在电子健康记录的非结构化文本中记录的人口统计学、社会健康决定因素和家族史信息，我们探索了两组评估指标来完全理解 GPT 模型的性能，我们结果表明，GPT-3.5 方法在人口统计学提取上达到了 0.975 的平均 F1 得分，在社会健康决定因素提取上达到了 0.615 的平均 F1 得分，在家族史提取上达到了 0.722 的平均 F1 得分，我们相信这些结果可以通过模型微调或少样本学习进一步改进，并且通过案例研究，我们还发现了 GPT 模型的局限性，需要在未来的研究中加以解决。