Transfer Learning with Clinical Concept Embeddings from Large Language Models

📄 arXiv: 2409.13893v1 📥 PDF

作者: Yuhe Gao, Runxue Bao, Yuelyu Ji, Yiming Sun, Chenxi Song, Jeffrey P. Ferraro, Ye Ye

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-20

💡 一句话要点

利用大型语言模型临床概念嵌入进行迁移学习，提升跨医疗机构知识共享。

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

关键词: 迁移学习 大型语言模型 临床概念嵌入 电子健康记录 知识共享

📋 核心要点

  1. 现有跨医疗机构的知识迁移面临临床概念异质性的挑战，阻碍了数据共享和模型泛化。
  2. 利用大型语言模型（LLM）学习临床概念的语义嵌入，旨在减少异质性，促进知识在不同机构间的有效迁移。
  3. 实验表明，领域特定的LLM嵌入在本地和迁移学习中表现更优，通用LLM嵌入需要微调，但过度微调可能降低效果。

📝 摘要（中文）

知识共享在医疗保健领域至关重要，尤其是在利用来自多个临床站点的数据来解决数据稀缺、降低成本和实现及时干预时。迁移学习可以促进跨站点的知识转移，但一个主要的挑战是不同站点之间临床概念的异质性。大型语言模型（LLM）显示出捕获临床概念的语义意义和减少异质性的巨大潜力。本研究分析了来自两个大型医疗保健系统的电子健康记录，以评估来自LLM的语义嵌入对本地、共享和迁移学习模型的影响。结果表明，领域特定的LLM（如Med-BERT）在本地和直接迁移场景中始终优于通用模型（如OpenAI嵌入），而通用模型需要进行微调才能获得最佳性能。然而，过度调整具有生物医学嵌入的模型可能会降低有效性，强调了平衡的必要性。这项研究强调了领域特定嵌入和仔细的模型调整对于医疗保健领域有效知识转移的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决不同医疗机构间电子病历（EHR）中临床概念的异质性问题。这种异质性阻碍了跨机构的知识迁移和模型泛化，使得在一个机构训练的模型难以直接应用于另一个机构。现有方法难以有效捕获临床概念的语义信息，导致迁移学习效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）学习临床概念的语义嵌入，从而将不同机构的临床概念映射到同一语义空间。通过这种方式，可以减少概念异质性，提高迁移学习的效果。领域特定的LLM（如Med-BERT）由于在医学领域进行了预训练，因此能够更好地捕获临床概念的语义信息。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1) 从两个大型医疗保健系统的电子健康记录中提取临床概念；2) 使用不同的LLM（包括领域特定的Med-BERT和通用模型如OpenAI embeddings）生成临床概念的语义嵌入；3) 使用这些嵌入训练本地模型、共享模型和迁移学习模型；4) 评估不同模型在不同机构上的性能，比较不同LLM嵌入的效果。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型应用于临床概念的语义嵌入，并将其用于解决跨机构的知识迁移问题。与传统方法相比，LLM能够更好地捕获临床概念的语义信息，从而减少概念异质性，提高迁移学习的效果。此外，论文还比较了领域特定LLM和通用LLM在临床概念嵌入上的表现，并指出了过度微调可能带来的问题。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Med-BERT等领域特定LLM进行临床概念嵌入；2) 比较不同LLM嵌入在本地、共享和迁移学习中的表现；3) 分析模型微调对迁移学习效果的影响。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，领域特定的LLM（如Med-BERT）在本地和直接迁移场景中始终优于通用模型（如OpenAI embeddings）。通用模型需要进行微调才能获得最佳性能。研究还发现，过度调整具有生物医学嵌入的模型可能会降低有效性，强调了平衡的必要性。具体的性能提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗领域的跨机构合作，例如构建共享的预测模型，辅助临床决策，提高诊疗效率。通过迁移学习，可以将一个机构积累的知识快速应用于另一个机构，尤其是在数据稀缺的情况下，具有重要的实际价值。未来，该方法可以扩展到其他医疗领域，例如药物研发、疾病诊断等。

📄 摘要（原文）

Knowledge sharing is crucial in healthcare, especially when leveraging data from multiple clinical sites to address data scarcity, reduce costs, and enable timely interventions. Transfer learning can facilitate cross-site knowledge transfer, but a major challenge is heterogeneity in clinical concepts across different sites. Large Language Models (LLMs) show significant potential of capturing the semantic meaning of clinical concepts and reducing heterogeneity. This study analyzed electronic health records from two large healthcare systems to assess the impact of semantic embeddings from LLMs on local, shared, and transfer learning models. Results indicate that domain-specific LLMs, such as Med-BERT, consistently outperform in local and direct transfer scenarios, while generic models like OpenAI embeddings require fine-tuning for optimal performance. However, excessive tuning of models with biomedical embeddings may reduce effectiveness, emphasizing the need for balance. This study highlights the importance of domain-specific embeddings and careful model tuning for effective knowledge transfer in healthcare.