KI nutzen, um soziale Determinanten aus Gesundheitsakten zu extrahieren

Soziale Determinanten der Gesundheit sind die Bedingungen, unter denen Menschen leben und arbeiten, die ihre Gesundheit und Lebensqualität beeinflussen. Dazu gehören Dinge wie Einkommen, Bildung und Wohnverhältnisse. Diese Faktoren zu verstehen, ist wichtig für Ärzte und Gesundheitsfachleute, weil es ihnen hilft, bessere Entscheidungen zur Patientenversorgung zu treffen. In vielen Fällen werden diese sozialen Faktoren in elektronischen Gesundheitsakten erfasst, oft in einer schwer lesbaren Form, häufig als unstrukturierter Text.

Die Herausforderung, vor der wir stehen, ist, dass wir, um diese Informationen effektiv nutzen zu können, einen Weg finden müssen, die relevanten Details automatisch herauszuziehen. Das ist wichtig, um bessere Gesundheitsentscheidungen zu unterstützen.

#Die Bedeutung des Extrahierens sozialer Determinanten

Forscher haben nach Möglichkeiten gesucht, soziale Determinanten automatisch aus Gesundheitsakten herauszuziehen, indem sie verschiedene Techniken verwenden. Traditionell wurden dazu Regeln oder Modelle genutzt, die auf Beispielen aus vergangenen Daten basieren. Mit den jüngsten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz, insbesondere bei grossen Sprachmodellen, gibt es jetzt neue Möglichkeiten, diesen Prozess zu verbessern.

Zum Beispiel sind Modelle wie GPT-4 in der Lage, klinischen Text so zu verstehen und zu analysieren, dass sie die menschliche Leistung erreichen oder sogar übertreffen. Diese Modelle wurden mit grossen Mengen an Daten trainiert und auf verschiedene Aufgaben, einschliesslich des Extrahierens wichtiger Informationen aus Gesundheitsdokumenten, feinjustiert.

#Verwendung grosser Sprachmodelle für die Extraktion

In unserer Arbeit haben wir uns darauf konzentriert, GPT-4 zu nutzen, um soziale Determinanten der Gesundheit aus einem bestimmten Datensatz namens Social History Annotation Corpus (SHAC) herauszuziehen. Dieser Datensatz enthält anonymisierte Notizen aus Gesundheitsakten, die sich speziell auf Informationen zur sozialen Geschichte konzentrieren, wie z.B. Substanzgebrauch, Beschäftigungsstatus und Lebensverhältnisse.

Wir haben bewertet, wie gut GPT-4 diese Informationen mithilfe von zwei verschiedenen Methoden extrahieren konnte: Standoff-Format und Inline-Anmerkungen. Das Standoff-Format trennt den Text von den Anmerkungen, während Inline-Anmerkungen die Anmerkungen direkt im Text platzieren.

#Die verwendeten Methoden

Um die Leistung von GPT-4 zu bewerten, haben wir seine Ergebnisse mit einem gut funktionierenden überwachten Modell verglichen, das speziell für diese Extraktionsaufgabe trainiert wurde.

In unseren Experimenten haben wir damit begonnen, Aufforderungen einzurichten, die GPT-4 leiteten, was wir von ihm wollten. Der erste Schritt bestand darin, die Rolle des Modells klar zu definieren und ihm Richtlinien zu geben, wie es den Text anmerken sollte. Danach haben wir Notizen aus dem Datensatz entnommen und untersucht, wie effektiv GPT-4 die relevanten sozialen Determinanten identifizieren und klassifizieren konnte.

Durch die Verwendung des SHAC-Korpus, der strukturiert und annotiert ist, konnten wir messen, wie gut GPT-4 bei der Extraktion der erforderlichen Informationen abschnitt.

#Bewertung der Leistung

Unsere Bewertungskriterien wurden entwickelt, um zu bestimmen, wie genau das Modell bei der Auffindung sozialer Determinanten der Gesundheit war. Wir haben darauf geachtet, ob das Modell Auslöser und Argumente im Text identifizieren konnte. Ein Auslöser ist der Hauptbegriff, der die soziale Determinante beschreibt, während Argumente Kontext zu diesem Auslöser geben, wie z.B. dessen Status oder Art.

Wir haben verschiedene Evaluierungsstufen verwendet. Die strengeren Kriterien konzentrierten sich auf exakte Übereinstimmungen, während die nachgiebigen Kriterien etwas Flexibilität bei dem, was eine richtige Antwort darstellt, erlaubten.

In unseren Ergebnissen haben wir festgestellt, dass GPT-4 zwar ziemlich gut abschneiden konnte, aber immer noch hinter den traditionelleren überwachten Lernmethoden zurückblieb. Die Metriken zeigten, dass das feinjustierte überwachte Modell überlegen war und über alle Masse hinweg höhere F1-Werte erreichte.

#Analyse der Fehler und Leistungsunterschiede

Bei der Überprüfung der Fehler, die GPT-4 gemacht hat, haben wir mehrere zentrale Probleme festgestellt. Während es einige relevante Informationen erfassen konnte, gab es Fälle, in denen die identifizierten Auslöser nicht mit den erwarteten Auslösern aus den Anmerkungen übereinstimmten. Dies führte zu niedrigeren Leistungsmetriken.

Zum Beispiel hat GPT-4 manchmal versäumt, Argumente korrekt mit ihren Auslösern zu verknüpfen. Das kann passieren, wenn das Modell relevante Begriffe im Text identifiziert, sie aber nicht genau im richtigen Kontext zuordnet. In einigen Fällen hat das Modell auch Ausgaben erzeugt, die nicht dem erforderlichen Anmerkungsformat entsprachen, was zu weiteren Diskrepanzen in der Leistung führte.

Ausserdem war die Leistung des Modells beim Extrahieren bestimmter Arten von sozialen Determinanten, wie z.B. Wohnstatus oder Beschäftigungsstatus, weniger zuverlässig. Dies war besonders offensichtlich in Fällen, in denen mehrere Informationsstücke in einer einzigen Notiz vorhanden waren, was zu Verwirrung bei der Zuordnung der richtigen Labels führte.

#Die Rolle von Aufforderungsstrategien

Ein interessanter Aspekt unserer Experimente war die Verwendung unterschiedlicher Aufforderungsstrategien mit GPT-4. Wir haben sowohl Standoff-Anmerkungen, bei denen die Informationen vom Haupttext getrennt gehalten werden, als auch Inline-Anmerkungen untersucht, die die Informationen im Text einbetten.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass beide Methoden ihre Vorzüge hatten, aber der Inline-Ansatz oft weniger effektiv war. Das lag wahrscheinlich daran, wie das Modell Auslöser und Argumente verknüpfte, was es schwieriger machte, die erwarteten Ergebnisse zu erzielen.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Die Ergebnisse dieser Forschung zeigen, dass GPT-4 zwar vielversprechend für die Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit ist, aber noch Verbesserungspotenzial besteht. Zukünftige Studien könnten davon profitieren, einen Few-Shot-Lernansatz zu erkunden, anstatt sich ausschliesslich auf Einmalaufforderungen zu verlassen. Indem wir mehr Beispiele geben, könnten wir dem Modell helfen, bessere Leistungen zu erzielen.

Ein weiteres potenzielles Wachstumsfeld besteht darin, die Modelle unter Verwendung von zumindest einem Teil der Trainingsdaten fein abzustimmen, was die Gesamtergebnisse verbessern könnte. Unterschiedliche Aufforderungsstile, einschliesslich Techniken wie Frage-Antwort oder Ketten-Denken, könnten bessere Ergebnisse liefern.

#Ethische Überlegungen

Während die Verwendung von KI-Modellen wie GPT-4 spannende Möglichkeiten zur Extraktion von Informationen aus Gesundheitsakten bietet, gibt es wichtige ethische Überlegungen zu beachten. Die Daten, mit denen wir gearbeitet haben, waren vollständig anonymisiert, um die Privatsphäre zu schützen. Es ist jedoch wichtig, sich der potenziellen Vorurteile bewusst zu sein, die in grossen Sprachmodellen vorhanden sein könnten, die ihre Leistung bei der Extraktion sozialer Determinanten beeinflussen könnten.

Bevor diese Modelle in realen Anwendungen eingesetzt werden, müssen Forscher ihr Verhalten sorgfältig prüfen und sicherstellen, dass sie keine irreführenden oder schädlichen Ergebnisse produzieren.

#Fazit

Zusammenfassend hat unsere Untersuchung zur Verwendung von GPT-4 für die Extraktion sozialer Determinanten der Gesundheit sowohl Stärken als auch Schwächen aufgezeigt. Obwohl es einen innovativen Ansatz zur Handhabung unstrukturierter Texte bietet, erreicht es derzeit nicht die Leistung etablierter überwachter Methoden. Die gewonnenen Erkenntnisse aus dieser Forschung legen jedoch das Fundament für zukünftige Verbesserungen und Anwendungen im Bereich der Gesundheitsinformatik. Während wir weiterhin diese KI-Modelle verfeinern und neue Strategien erkunden, ebnen wir den Weg für Fortschritte in der medizinischen Forschung und Patientenversorgung.