Jun, 2024

乳腺癌肿瘤的大型语言模型流水线

PDF
TL;DR使用 Langchain 提示工程流程，Fine-tune 基于临床数据和临床指南文本语料库的先进 OpenAI 模型，实现了对乳腺癌患者的辅助放疗和化疗的高准确率（0.85+）分类。通过从人类肿瘤学家的观察数据建立信心区间，估计模型必须在治疗预测中超过原始肿瘤学家的比例为 8.2％至 13.3％。尽管肿瘤治疗决策结果的不确定性，但未来研究，可能是临床试验，需要确定这一阈值是否被模型满足。然而，因为 85％的美国癌症患者在本地社区设施接受治疗，这些模型在扩大获取质量护理的同时，最小程度上接近人类肿瘤学家将发挥重要作用。
large language modelsoncologyadjuvant radiation therapychemotherapyclinical trial
发现论文，激发创造
  • 癌症 LLM：一个癌症领域的大型语言模型

    该研究提出了 CancerLLM 模型，该模型具有 70 亿个参数和 Mistral 风格的架构，预先训练了 2,676,642 份临床笔记和 515,524 份病理报告，涵盖了 17 种癌症类型，并在三个与癌症相关的任务上进行了微调，包括癌症表型提取、癌症诊断生成和癌症治疗计划生成。评估结果表明，CancerLLM 相对于其他现有的语言模型取得了最先进的结果，平均 F1 得分提高了 8.1％。此外，CancerLLM 在两个提出的鲁棒性测试中表现优于其他模型，这表明 CancerLLM 可以有效应用于临床 AI 系统，增强了癌症领域的临床研究和医疗服务。

    Jun, 2024

  • OncoGPT: 一个基于大型语言模型元人工智能（LLaMA）的医学对话模型，专注于肿瘤学领域专业知识

    开发了一种专用语言模型，通过在医生患者平台上清洗和匿名化的癌症相关对话数据集进行迭代微调，提高了模型对患者查询的理解和提供癌症相关建议的可靠性。

    Feb, 2024

  • 基于大型语言模型的端到端临床试验匹配

    通过使用大型语言模型，我们展示了使用一个完整的流程将临床试验与病人进行匹配的高准确性，甚至超过了合格医生的表现。我们的流程可以自主运行或在人工监督下运行，并且不仅局限于肿瘤学，为改进实际场景中的患者 - 试验匹配问题提供了可扩展的解决方案。

    Jul, 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

  • 利用开源临床大型语言模型分类癌症分期

    通过使用开源临床大型语言模型（LLMs）和基于 BERT 的模型进行细化调整，本研究证明在没有标记训练数据的情况下，可以从真实世界的病理报告中提取病理肿瘤 - 淋巴结 - 转移（pTNM）分期信息。研究发现 LLMs 在肿瘤（T）分类方面仍然表现不佳，但通过适当的提示策略，它们可以达到与转移（M）分类相当的性能，并在淋巴结（N）分类方面表现出更好的性能。

    Apr, 2024

  • RO-LLaMA：通过噪声增强和一致性正则化实现放射治疗的综合型医学语言模型

    近期人工智能在医疗领域有了显著进展，本研究提出 RO-LLaMA，一个通用的大型语言模型，特为放射肿瘤学领域量身定制，能够在临床报告总结、放疗方案建议等任务中表现出卓越的性能，并且通过 CEFTune 技术进一步提高了模型的鲁棒性，同时保持了处理干净输入的能力，还将此概念创造性地转化为 LLM 驱动的分割框架 CESEG。实验结果表明，RO-LLaMA 在多中心队列数据集上展现了出色的性能和泛化能力。

    Nov, 2023

  • 癌症临床决策中的自主人工智能代理

    多模态人工智能系统能够通过解释各种类型的医疗数据来增强临床决策，本研究引入了一种利用大型语言模型作为中央推理引擎的多模态医疗人工智能的替代方法，通过验证该系统在临床肿瘤学场景中的表现，证实了语言模型能够作为专科、以患者为中心的临床助手的有效性。

    Apr, 2024

  • 通用到医疗应用的大型语言模型调查：数据集、方法论和评估

    大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的性能。最近，结合领域特定知识的医学 LLMs 在医疗咨询和诊断方面展现出卓越能力。本文系统地探讨了如何基于通用 LLMs 训练医学 LLMs，并提供了指导各种医学应用的 LLMs 发展的方法。

    Jun, 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

  • Tx-LLM: 大型药物治疗语言模型

    开发疗法是一个漫长而昂贵的过程，需要满足许多不同的标准，而能够加快这个过程的人工智能模型将是无价之宝。这篇论文介绍了 Tx-LLM，它是一个通用的大型语言模型，从 PaLM-2 中细调，能够编码关于不同治疗模式的知识，并在药物发现领域的多个阶段上同时进行预测，从而具有竞争力的性能。我们相信 Tx-LLM 是向编码生化知识的 LLMs 迈出的重要一步，未来可能成为整个药物发现开发过程中的一种端到端工具。

    Jun, 2024