Epidemic Information Extraction for Event-Based Surveillance using Large Language Models

📄 arXiv: 2408.14277v1 📥 PDF

作者: Sergio Consoli, Peter Markov, Nikolaos I. Stilianakis, Lorenzo Bertolini, Antonio Puertas Gallardo, Mario Ceresa

分类: cs.CE, cs.CL

发布日期: 2024-08-26

备注: 11 pages, 4 figures, Ninth International Congress on Information and Communication Technology (ICICT 2024)

期刊: Lecture Notes in Networks and Systems, 2024, vol 1011, pages 241-252. Springer, Singapore

DOI: 10.1007/978-981-97-4581-4_17

💡 一句话要点

利用大型语言模型进行事件驱动的流行病信息抽取，实现疫情监控

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

关键词: 大型语言模型 流行病监控 信息抽取 上下文学习 集成模型

📋 核心要点

  1. 现有流行病监控方法难以有效处理ProMED和WHO等来源的大量非结构化数据，信息提取效率和准确性有待提高。
  2. 该论文提出利用大型语言模型（LLM）进行流行病信息抽取，并采用上下文学习增强LLM的性能，构建集成模型。
  3. 实验结果表明，LLM能够显著提升流行病建模和预测的准确性和及时性，为未来疫情管理提供有力支持。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的流行病监控方法，利用人工智能和大型语言模型（LLM）的强大功能，有效地解释非结构化的大数据源，例如流行的ProMED和世界卫生组织（WHO）的疾病爆发新闻。我们探索了几种LLM，评估它们在提取有价值的流行病信息方面的能力。我们进一步使用上下文学习来增强LLM的能力，并测试了包含多个开源LLM的集成模型的性能。研究结果表明，LLM可以显著提高流行病建模和预测的准确性和及时性，为管理未来的大流行事件提供了一种有前景的工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从ProMED和WHO等非结构化大数据源中高效、准确地提取流行病信息的问题。现有方法在处理这些海量文本数据时，面临信息提取效率低、准确性不足的挑战，难以快速响应和预测疫情发展趋势。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，直接从文本中抽取关键的流行病信息。通过上下文学习，使LLM更好地适应特定领域的知识和任务需求，提高信息抽取的准确性。同时，采用集成模型，融合多个LLM的优势，进一步提升整体性能。

技术框架：整体框架包括数据预处理、LLM信息抽取、上下文学习增强和集成模型构建四个主要阶段。首先，对原始文本数据进行清洗和格式化。然后，利用选定的LLM进行初步的信息抽取。接着，通过上下文学习，向LLM提供少量标注样本，引导其更好地理解任务目标。最后，将多个LLM的输出结果进行集成，得到最终的抽取结果。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于流行病信息抽取任务，并结合上下文学习和集成模型，显著提升了信息抽取的准确性和效率。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，该方法无需大量人工特征工程，具有更强的泛化能力和适应性。

关键设计：论文中，上下文学习的关键设计在于选择合适的prompt，即提供给LLM的示例样本。这些样本需要包含清晰的输入文本和对应的目标信息，以引导LLM学习信息抽取的模式。集成模型的设计则需要考虑不同LLM的优势和劣势，选择合适的集成策略，例如投票或加权平均。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了LLM在流行病信息抽取方面的有效性，并表明通过上下文学习和集成模型可以进一步提升性能。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，但强调了LLM能够显著提高流行病建模和预测的准确性和及时性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于疫情早期预警、疫情态势分析、公共卫生决策支持等领域。通过自动抽取和分析海量疫情相关信息，可以帮助政府和卫生机构及时了解疫情动态，制定有效的防控措施，降低疫情传播风险，并为未来的大流行病管理提供有力的技术支撑。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach to epidemic surveillance, leveraging the power of Artificial Intelligence and Large Language Models (LLMs) for effective interpretation of unstructured big data sources, like the popular ProMED and WHO Disease Outbreak News. We explore several LLMs, evaluating their capabilities in extracting valuable epidemic information. We further enhance the capabilities of the LLMs using in-context learning, and test the performance of an ensemble model incorporating multiple open-source LLMs. The findings indicate that LLMs can significantly enhance the accuracy and timeliness of epidemic modelling and forecasting, offering a promising tool for managing future pandemic events.