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Reconstructing Sepsis Trajectories from Clinical Case Reports using LLMs: the Textual Time Series Corpus for Sepsis

작성자
  • Haebom

저자

Shahriar Noroozizadeh, Jeremy C. Weiss

개요

본 논문은 의료 데이터의 시계열 분석을 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 환자 기록(case reports)에서 시간에 따른 임상 소견을 추출하고 주석을 다는 파이프라인을 제시합니다. PubMed Open Access (PMOA) subset에서 2,139건의 패혈증(Sepsis-3) 환자 기록을 이용하여 시간에 따른 텍스트 시계열 말뭉치를 구축하고, I2B2/MIMIC-IV 데이터셋과의 비교를 통해 시스템의 유효성을 검증하였습니다. O1-preview 및 Llama 3.3 70B Instruct 모델을 사용하여 높은 임상 소견 회복률(event match rate: ~0.75)과 강력한 시간 순서 일치도(concordance: ~0.93)를 보였습니다. 하지만 LLM의 시간적 재구성 한계를 보여주며, 다중 모달 통합을 통한 개선 가능성을 제시합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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대규모 언어 모델을 활용하여 의료 기록에서 시간에 따른 임상 소견을 효과적으로 추출하고 주석을 달 수 있음을 보여줌.
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자동화된 의료 데이터 시계열 생성을 통해 더욱 정교한 의료 분석 및 예측 모델 개발 가능성 제시.
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오픈 액세스 시간에 따른 텍스트 시계열 말뭉치 제공을 통한 의료 연구 활성화 기여.
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한계점:
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LLM의 시간적 재구성 능력에 한계가 존재함.
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다중 모달 데이터 통합을 통한 성능 향상 필요성 제기.
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모델의 성능 평가에 사용된 데이터셋의 일반화 가능성에 대한 추가적인 검토 필요.
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