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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Wiest, Isabella [VerfasserIn]   i
 Ferber, Dyke [VerfasserIn]   i
 Zhu, Jiefu [VerfasserIn]   i
 van Treeck, Marko [VerfasserIn]   i
 Meyer, Sonja K. [VerfasserIn]   i
 Juglan, Radhika [VerfasserIn]   i
 Carrero, Zunamys I. [VerfasserIn]   i
 Paech, Daniel [VerfasserIn]   i
 Kleesiek, Jens Philipp [VerfasserIn]   i
 Ebert, Matthias [VerfasserIn]   i
 Truhn, Daniel [VerfasserIn]   i
 Kather, Jakob Nikolas [VerfasserIn]   i
Titel:Privacy-preserving large language models for structured medical information retrieval
Verf.angabe:Isabella Catharina Wiest, Dyke Ferber, Jiefu Zhu, Marko van Treeck, Sonja K. Meyer, Radhika Juglan, Zunamys I. Carrero, Daniel Paech, Jens Kleesiek, Matthias P. Ebert, Daniel Truhn & Jakob Nikolas Kather
E-Jahr:2024
Jahr:20 September 2024
Umfang:9 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 21.10.2024
Titel Quelle:Enthalten in: npj digital medicine
Ort Quelle:[Basingstoke] : Macmillan Publishers Limited, 2016
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:7(2024), 1, Seite 1-9
ISSN Quelle:2398-6352
Abstract:Most clinical information is encoded as free text, not accessible for quantitative analysis. This study presents an open-source pipeline using the local large language model (LLM) “Llama 2” to extract quantitative information from clinical text and evaluates its performance in identifying features of decompensated liver cirrhosis. The LLM identified five key clinical features in a zero- and one-shot manner from 500 patient medical histories in the MIMIC IV dataset. We compared LLMs of three sizes and various prompt engineering approaches, with predictions compared against ground truth from three blinded medical experts. Our pipeline achieved high accuracy, detecting liver cirrhosis with 100% sensitivity and 96% specificity. High sensitivities and specificities were also yielded for detecting ascites (95%, 95%), confusion (76%, 94%), abdominal pain (84%, 97%), and shortness of breath (87%, 97%) using the 70 billion parameter model, which outperformed smaller versions. Our study successfully demonstrates the capability of locally deployed LLMs to extract clinical information from free text with low hardware requirements.
DOI:doi:10.1038/s41746-024-01233-2
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1038/s41746-024-01233-2
 kostenfrei: Volltext: https://www.nature.com/articles/s41746-024-01233-2
 DOI: https://doi.org/10.1038/s41746-024-01233-2
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Digestive signs and symptoms
 Health care
 Liver diseases
K10plus-PPN:1906325219
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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