Large Language Models for Patient Comments Multi-Label Classification
作者: Hajar Sakai, Sarah S. Lam, Mohammadsadegh Mikaeili, Joshua Bosire, Franziska Jovin
分类: cs.CL
发布日期: 2024-10-31 (更新: 2025-02-20)
💡 一句话要点
利用大型语言模型进行患者评论多标签分类，提升医疗反馈分析效率。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多标签分类 患者评论分析 医疗文本处理 提示工程
📋 核心要点
- 传统方法在处理非结构化患者评论时面临标注数据不足和文本语义复杂性的挑战。
- 利用GPT-4 Turbo等大型语言模型，结合PHI检测和提示工程，实现高效的多标签文本分类。
- 实验结果表明，GPT-4 Turbo在零样本和少样本学习中均优于传统方法，F1值最高达76.12%。
📝 摘要（中文）
患者体验和护理质量对医院的可持续性和声誉至关重要。分析患者反馈能够深入了解患者的满意度和治疗效果。然而，这些评论的非结构化特性给传统的监督学习机器学习方法带来了挑战，原因在于缺乏标注数据以及文本中包含的细微差别。本研究探索了利用大型语言模型（LLM）对住院患者的评论进行多标签文本分类（MLTC）。研究使用了GPT-4 Turbo进行分类。考虑到患者评论的敏感性，在将数据输入LLM之前，引入了一个安全层，即受保护健康信息（PHI）检测框架，以确保患者身份的去标识化。此外，研究还尝试了提示工程框架，包括零样本学习、上下文学习和思维链提示。结果表明，GPT-4 Turbo在零样本或少样本设置下均优于传统方法和预训练语言模型（PLM），并取得了最高的整体性能，F1得分为76.12%，加权F1得分为73.61%，少样本学习结果紧随其后。随后，研究分析了结果与其他患者体验结构化变量（如评分）的关联。该研究通过应用LLM增强了MLTC，为医疗从业人员提供了一种有效的方法，以更深入地了解患者反馈并提供及时、适当的响应。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决患者评论多标签分类问题。现有方法，如传统的机器学习模型和预训练语言模型，在处理患者评论这种非结构化、包含大量医学术语和情感色彩的文本时，面临着标注数据稀缺和模型泛化能力不足的痛点。此外，患者评论中包含的个人健康信息（PHI）也带来了隐私保护的挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解和生成能力，结合提示工程（Prompt Engineering）和PHI检测框架，实现高效且安全的患者评论多标签分类。通过提示工程，引导LLM理解分类任务并生成相应的标签。同时，PHI检测框架确保在将数据输入LLM之前，去除敏感信息，保护患者隐私。
技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 数据预处理：对患者评论进行清洗和格式化。2) PHI检测：使用专门的PHI检测框架识别并去除评论中的敏感信息，确保数据安全。3) 多标签分类：将处理后的评论输入GPT-4 Turbo，通过提示工程（零样本学习、上下文学习、思维链提示）引导模型进行多标签分类。最后，对分类结果进行评估和分析。
关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型应用于患者评论的多标签分类任务，并结合PHI检测框架和提示工程，解决了传统方法在数据稀缺和隐私保护方面的局限性。与传统方法相比，该方法无需大量标注数据，且能够更好地理解和处理复杂的医学文本。
关键设计：在提示工程方面，论文尝试了零样本学习、上下文学习和思维链提示等不同的策略，以优化模型的分类性能。具体来说，零样本学习直接向LLM提供任务描述和输入文本，无需任何示例；上下文学习则提供少量已标注的示例，帮助LLM更好地理解任务；思维链提示则引导LLM逐步推理，从而提高分类的准确性。此外，PHI检测框架的具体实现细节（例如，使用的模型、阈值等）对最终的隐私保护效果至关重要，但论文中未详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT-4 Turbo在患者评论多标签分类任务中表现出色，无论是在零样本还是少样本设置下，均优于传统的机器学习方法和预训练语言模型。GPT-4 Turbo取得了最高的整体性能，F1得分为76.12%，加权F1得分为73.61%。这表明大型语言模型在处理复杂的医疗文本方面具有巨大的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗机构，用于自动分析患者反馈，识别患者关注的问题，并及时采取改进措施，提升患者满意度和医疗服务质量。此外，该方法还可以扩展到其他医疗文本的分析，例如病历、医学文献等，为医疗决策提供支持。未来，结合更多模态的数据（如语音、图像），可以进一步提升分析的准确性和全面性。
📄 摘要（原文）
Patient experience and care quality are crucial for a hospital's sustainability and reputation. The analysis of patient feedback offers valuable insight into patient satisfaction and outcomes. However, the unstructured nature of these comments poses challenges for traditional machine learning methods following a supervised learning paradigm. This is due to the unavailability of labeled data and the nuances these texts encompass. This research explores leveraging Large Language Models (LLMs) in conducting Multi-label Text Classification (MLTC) of inpatient comments shared after a stay in the hospital. GPT-4 Turbo was leveraged to conduct the classification. However, given the sensitive nature of patients' comments, a security layer is introduced before feeding the data to the LLM through a Protected Health Information (PHI) detection framework, which ensures patients' de-identification. Additionally, using the prompt engineering framework, zero-shot learning, in-context learning, and chain-of-thought prompting were experimented with. Results demonstrate that GPT-4 Turbo, whether following a zero-shot or few-shot setting, outperforms traditional methods and Pre-trained Language Models (PLMs) and achieves the highest overall performance with an F1-score of 76.12% and a weighted F1-score of 73.61% followed closely by the few-shot learning results. Subsequently, the results' association with other patient experience structured variables (e.g., rating) was conducted. The study enhances MLTC through the application of LLMs, offering healthcare practitioners an efficient method to gain deeper insights into patient feedback and deliver prompt, appropriate responses.