Zero-shot Medical Event Prediction Using a Generative Pre-trained Transformer on Electronic Health Records
Created by
Haebom
저자
Ekaterina Redekop, Zichen Wang, Rushikesh Kulkarni, Mara Pleasure, Aaron Chin, Hamid Reza Hassanzadeh, Brian L. Hill, Melika Emami, William Speier, Corey W. Arnold
개요
본 논문은 전자 건강 기록(EHR)의 종단 데이터를 활용하여 미래 의료 사건을 예측하는 제로샷 예측 방식에 대한 최초의 종합적인 분석을 제시합니다. GPT 기반의 사전 학습된 기초 모델을 사용하여 의료 개념 예측을 생성 모델링 작업으로 공식화하는 새로운 파이프라인을 소개합니다. 방대한 라벨링된 데이터가 필요한 지도 학습 방식과 달리, 본 연구의 방법은 사전 학습 지식만으로 다음 의료 사건을 예측할 수 있도록 합니다. 여러 시간대와 임상 범주에 걸쳐 성능을 평가하여, 모델이 과제 감독 없이 잠재적인 시간적 의존성과 복잡한 환자 경로를 포착할 수 있음을 보여줍니다. 다양한 표현형을 포착하고 임상 결과를 강력하게 제로샷 예측할 수 있는 기초 EHR GPT 모델의 능력을 입증하며, 평균 상위 1개 정밀도 0.614 및 재현율 0.524를 달성했습니다. 12개의 주요 진단 조건에 대해 높은 진양성률을 유지하면서 낮은 위양성률을 달성하는 강력한 제로샷 성능을 보였습니다.
