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MedRep : Représentation de concepts médicaux pour les modèles de base des dossiers médicaux électroniques généraux

Created by
  • Haebom

Auteur

Junmo Kim, Namkyeong Lee, Jiwon Kim, Kwangsoo Kim

Contour

Cet article propose une nouvelle représentation de concepts médicaux (MedRep) basée sur le modèle commun de données OMOP (CDM). Malgré les gains de performance des modèles basés sur les dossiers médicaux électroniques (DME), MedRep relève les défis de la généralisation et de l'intégration de modèles entraînés sur différents vocabulaires, liés à la gestion de codes médicaux non enregistrés. MedRep enrichit les informations de chaque concept en ajoutant des définitions minimales à l'aide d'invites du modèle de langage à grande échelle (LLM) et en complétant les représentations textuelles basées sur l'ontologie graphique du vocabulaire OMOP. Les résultats expérimentaux démontrent que MedRep surpasse les modèles existants basés sur les DME et les modèles utilisant des tokeniseurs de codes médicaux existants pour diverses tâches de prédiction, et sa généralisabilité est démontrée par une validation externe.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Résolvez efficacement le problème de la gestion des codes médicaux non enregistrés dans les modèles basés sur le DSE grâce à une nouvelle représentation de concept médical (MedRep) basée sur OMOP CDM.
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Il montre des performances améliorées par rapport aux modèles existants dans diverses tâches de prédiction.
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La validation externe confirme la généralisabilité de MedRep.
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Présentation de nouvelles possibilités de représentation des données médicales grâce à l'intégration de LLM et OMOP CDM.
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Limitations:
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En tant qu’approche dépendant de l’OMOP CDM, son applicabilité aux données du DSE qui n’utilisent pas l’OMOP CDM peut être limitée.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l’optimisation de l’ingénierie des invites LLM et l’utilisation de l’ontologie graphique OMOP.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité dans différents domaines médicaux et langues.
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