Large Language Model-based Role-Playing for Personalized Medical Jargon Extraction

📄 arXiv: 2408.05555v1 📥 PDF

作者: Jung Hoon Lim, Sunjae Kwon, Zonghai Yao, John P. Lalor, Hong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-10

备注: 17 pages, 3 figures, 3 tables

💡 一句话要点

利用大语言模型角色扮演进行个性化医学术语抽取，提升患者对电子病历的理解。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 角色扮演 医学术语抽取 电子病历 个性化医疗

📋 核心要点

  1. 电子病历中充斥着医学术语，导致患者难以理解，降低了患者获取自身医疗信息的便利性。
  2. 该研究提出利用大型语言模型（LLM）的角色扮演能力，模拟不同社会人口背景的患者，从而实现个性化的医学术语抽取。
  3. 实验结果表明，LLM角色扮演在医学术语抽取任务中显著提升了F1分数，优于以往的最先进模型。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决电子病历（EHR）中医学术语过多导致患者难以理解的问题。通过让大型语言模型（LLM）扮演不同社会人口背景的角色，并进行医学术语抽取，从而实现个性化的术语识别，提高生成模型在患者教育方面的效用。研究对LLM角色扮演在医学术语抽取中的影响进行了量化分析。实验结果表明，在14种不同的社会人口背景下，LLM角色扮演在95%的情况下提高了F1分数。此外，结合上下文学习的角色扮演优于以往的最先进模型。该研究表明，ChatGPT可以通过角色扮演改进传统的医学术语抽取系统，从而提供个性化的患者教育，这是以往模型无法实现的。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决电子病历（EHR）中医学术语过多，导致患者难以理解的问题。现有方法缺乏个性化，无法根据患者的背景知识和理解能力来识别和解释医学术语，导致患者无法有效利用电子病历。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的角色扮演能力，模拟不同社会人口背景的患者。通过让LLM扮演特定角色，可以更好地理解患者可能不熟悉的医学术语，从而实现个性化的术语抽取和解释。这种方法能够更准确地识别对特定患者而言属于术语的词汇。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建包含医学文本的电子病历数据集；2) 设计角色扮演提示，指示LLM扮演具有特定社会人口背景的患者；3) 使用LLM进行医学术语抽取，并评估抽取结果；4) 将角色扮演与上下文学习相结合，进一步提升模型性能。研究使用了ChatGPT作为LLM。

关键创新：该研究的关键创新在于将LLM的角色扮演能力应用于医学术语抽取任务，从而实现了个性化的术语识别。以往的研究主要集中在通用术语抽取，而忽略了患者的个体差异。通过角色扮演，LLM可以更好地理解患者的视角，从而更准确地识别对特定患者而言属于术语的词汇。此外，结合上下文学习进一步提升了模型性能。

关键设计：研究中使用了ChatGPT作为LLM，并设计了角色扮演提示，例如“你是一位[年龄]岁的[教育程度]的[种族]患者”。通过调整这些参数，可以模拟不同的社会人口背景。研究使用了F1分数作为评估指标，并与Mechanical Turk workers的结果以及以往的最先进模型进行了比较。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细描述，属于ChatGPT的内部实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在14种不同的社会人口背景下，LLM角色扮演在95%的情况下提高了医学术语抽取的F1分数。此外，结合上下文学习的角色扮演方法优于以往的最先进模型，表明该方法在个性化医学术语抽取方面具有显著优势。具体提升幅度未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于个性化患者教育、智能健康助手、电子病历简化等领域。通过自动识别患者难以理解的医学术语，并提供相应的解释，可以提高患者对自身健康的理解和管理能力。未来，可以将该技术集成到电子病历系统中，为患者提供更加友好和易于理解的医疗信息。

📄 摘要（原文）

Previous studies reveal that Electronic Health Records (EHR), which have been widely adopted in the U.S. to allow patients to access their personal medical information, do not have high readability to patients due to the prevalence of medical jargon. Tailoring medical notes to individual comprehension by identifying jargon that is difficult for each person will enhance the utility of generative models. We present the first quantitative analysis to measure the impact of role-playing in LLM in medical term extraction. By comparing the results of Mechanical Turk workers over 20 sentences, our study demonstrates that LLM role-playing improves F1 scores in 95% of cases across 14 different socio-demographic backgrounds. Furthermore, applying role-playing with in-context learning outperformed the previous state-of-the-art models. Our research showed that ChatGPT can improve traditional medical term extraction systems by utilizing role-play to deliver personalized patient education, a potential that previous models had not achieved.