将大型语言模型凝聚用于将患者匹配到临床试验

Dec, 2023

将大型语言模型凝聚用于将患者匹配到临床试验

Distilling Large Language Models for Matching Patients to Clinical Trials

Mauro Nievas, Aditya Basu, Yanshan Wang, Hrituraj Singh

TL;DR探究专有和开源大型语言模型在患者试验匹配任务中的有效性，并证明在有限和合成数据集上进行微调后，开源模型与专有模型性能相当，从而为它们在实际医疗应用中的部署提供了巨大机会。

Abstract

The recent success of large language models (LLMs) has paved the way for their adoption in the high-stakes domain of healthcare. Specifically, the application of LLMs in patient-trial matching, which involves ass

large language models patient-trial matching proprietary llms open-source llms healthcare applications

发现论文，激发创造

利用大型语言模型为患者匹配临床试验

研究使用大型语言模型（LLMs）协助患者和转诊医生从广泛的选择中筛选适合的临床试验，并评估了 TrialGPT 在 184 名患者和 18,238 个注释临床试验的实验结果，表明其高准确性和排名排除不合格候选试验的有效性。

Jul, 2023

PRISM: 利用大型语言模型进行语义临床试验匹配的患者病历解读

利用实际世界的电子健康记录，我们进行了第一次端到端的大规模实证评估，展示了大型语言模型在准确匹配患者和适当临床试验方面的能力。

Apr, 2024

利用大型语言模型扩展临床试验配对：一个肿瘤学案例研究

利用大型语言模型（LLMs）进行临床试验匹配在扩展规模中取得了积极的初步结果，特别在结构化患者信息和筛选患者 - 试验候选人方面起到了初步的解决方案作用。

Aug, 2023

开源语言模型在医学文本数据摘要中的比较分析

在医疗笔记和对话中，非结构化文本具有丰富的信息。最近大型语言模型（LLMs）的进展展示了对非结构化文本数据的问题回答和摘要任务的卓越性能，超过了传统的文本分析方法。然而，在文献中缺乏有系统地评估和报告不同 LLMs 性能的科学研究，特别是针对医疗病历等特定领域数据。我们提出了一种评估方法来分析开源 LLMs（如 Llama2 和 Mistral）在医疗摘要任务中的性能，使用 GPT-4 作为评估器。我们创新的 LLMs 定量评估方法可以实现质量控制，支持为特定任务选择有效的 LLMs，并推进数字健康领域的知识发现。

May, 2024

面向专家级临床笔记生成的开源大型语言模型的适应性

在本研究中，我们展示了一个小型开源语言模型（LLMs）可以有效地从门诊患者 - 医生对话中生成高质量的临床笔记，通过包括持续预训练、监督微调和强化学习在内的综合的领域和任务特定的自适应过程。我们通过增强方法 DistillDirect，以 Gemini Pro 作为教师模型，在策略上进行了强化学习。我们的研究证明了训练较小、开源的 LLMs 以辅助临床文档编写的潜力和可行性，充分利用医疗机构对患者记录和领域专业知识的访问。

Apr, 2024

基于 LLM 的患者 - 临床试验匹配：注重隐私的数据增强以实现更好的性能和普适性

本研究旨在探讨利用大型语言模型 (LLMs) 解决现有医学研究中患者与合适临床试验配对方面所面临的挑战，提出了一个基于 LLMs 的隐私感知数据增强方法，以实现对敏感患者数据的保护与有效的匹配。实验证明，此方法平均性能提高了 7.32%，新数据的通用性提高了 12.12%，并通过案例研究深入说明了其有效性与原理。

Mar, 2023

大型语言模型准备好应用于医疗保健了吗？临床语言理解的比较研究

本研究通过对临床语言理解任务的全面评估和引入一种新的提示策略 —— 自问自答提示（SQP），来提高大型语言模型 (GPT-3.5、GPT-4 和 Bard) 在医疗相关任务中的性能，同时还提供了有关挑战性关系抽取任务误差分布和潜在改进方法的有价值洞察。此项研究为之后的研究和开发医疗应用奠定了基础。

Apr, 2023

评估 GPT-3.5 和 GPT-4 在支持医疗服务实际信息需求方面的作用

本文介绍了两个大型语言模型在医疗保健领域中的应用。在通过简单提示后，通过医师提交的问题来确定这两个模型是否可以以安全和一致的方式为信息需求服务。结果表明，虽然这两个模型能够提供安全和可信的响应，但往往不能满足给定问题的特定信息需求。

Apr, 2023

利用大型语言模型协助医生改善临床试验的患者预筛选

使用 InstructGPT 帮助医生根据患者的医疗概况确定临床试验的资格，通过组合一次性、选择推论和思考链技术，将 LLM 应用于 10 个合成患者概况，并有医生参与辅助判断，可实现 1.0 的召回率和 0.71 的精确率。

Apr, 2023

超越炒作：评估 GPT3.5 的性能、可信度和临床适用性

本研究旨在评估一个新型的大型语言模型 GPT3.5 在医学图像协议分配上的表现，并与经过微调的 BERT 模型和放射科医生进行比较。结果显示，GPT3.5 在性能方面略逊于 BERT 和放射科医生，但在解释决策、检测相关词汇指标和模型校准方面优于 BERT。此外，我们还发现了一些系统性错误，需要加以解决以提高其在临床中的使用安全性和适用性。

Jun, 2023