下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：研究論文

• 掲載誌：不明

本研究の背景と関連研究：
最近の大規模言語モデル（LLM）の進歩は、特に広範な患者記録の処理において、医療分野での潜在的な利益を提供しています。しかし、既存のベンチマークは、実世界の長い臨床データの処理能力をLLMが十分に評価していません。

本研究の目的とその重要性：
本研究の目的は、長い臨床文書からの情報の抽出と解釈におけるLLMの能力を評価するためのベンチマークである「LongHealth」を提案することです。このベンチマークは、さまざまな疾患を持つ20の詳細な架空の患者ケースで構成されており、各ケースには5,090〜6,754語が含まれています。ベンチマークでは、情報抽出、否定、ソートの3つのカテゴリーで400の多肢選択問題をLLMに課し、LLMが大規模な臨床文書から情報を抽出し解釈する能力を試します。

本研究で用いた材料やデータの詳細：
本研究では、16,000トークン以上の9つのオープンソースLLMと、比較のためにOpenAIの独自のコスト効率の高いGPT-3.5 Turboを評価しました。

本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
本研究では、LLMの能力を評価するために、LongHealthベンチマークを提案しました。このベンチマークでは、LLMが大規模な臨床文書から情報を抽出し解釈する能力を試すために、400の多肢選択問題が含まれています。評価の結果、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1が最も高い精度を示しました。特に、単一および複数の患者文書からの情報の検索に焦点を当てたタスクで優れた結果を示しました。しかし、すべてのモデルは、欠落している情報の特定を必要とするタスクで著しく苦戦し、臨床データの解釈における改善が必要な重要な領域を示しました。

本研究の有効性はどのように検証した？
本研究では、LLMの現在の精度レベルが、特に欠落している情報の特定を必要とするシナリオにおいて、信頼性のある臨床利用には十分ではないことが示されました。LongHealthベンチマークは、医療現場でのLLMのより現実的な評価を提供し、安全かつ効果的な臨床応用のためにさらなるモデルの改良の必要性を示しています。

提案されるハッシュタグ：
#LongHealth #大規模言語モデル #臨床データ #情報抽出