A Machine Learning Approach for Emergency Detection in Medical Scenarios Using Large Language Models

📄 arXiv: 2412.16341v1 📥 PDF

作者: Ferit Akaybicen, Aaron Cummings, Lota Iwuagwu, Xinyue Zhang, Modupe Adewuyi

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-12-20

💡 一句话要点

利用大语言模型和提示工程实现医疗场景下的紧急情况自动检测

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

关键词: 大语言模型 医疗紧急情况检测 提示工程 远程医疗 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有方法在通过数字渠道快速识别医疗紧急情况方面存在挑战，尤其是在远程医疗普及的背景下。
  2. 论文提出利用大语言模型和提示工程，构建自动化的医疗紧急情况检测系统，旨在提高识别效率。
  3. 实验结果表明，LLaMA模型在紧急情况检测中表现出色，最高准确率达到99.7%，有效降低了假阴性风险。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，利用大型语言模型（LLM）和提示工程技术，用于自动检测医疗通信中的紧急情况。该方法旨在解决通过数字通信渠道快速识别医疗紧急情况这一现代医疗保健的重要挑战，尤其是在远程医疗日益普及的背景下。我们使用多个LLaMA模型变体（1B、3B和7B参数）开发并评估了一个综合系统，用于将医疗场景分类为紧急或非紧急情况。我们的方法结合了系统提示和提示内训练方法，并在不同的硬件配置上进行了评估。结果表明，LLaMA 2（7B）模型达到了99.7%的准确率，LLaMA 3.2（3B）模型通过优化提示工程达到了99.6%的准确率。通过对提示中的训练示例进行系统测试，我们发现模型提示中包含10个示例场景可获得最佳分类性能。不同平台上的处理速度差异显著，每次请求的处理时间从0.05秒到2.2秒不等。该系统在最大限度地减少紧急情况下高风险的假阴性方面表现出特别的优势，这对于患者安全至关重要。代码实现和评估框架已在GitHub上公开，以促进该关键医疗保健技术领域的进一步研究和开发。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医疗场景下，通过数字通信渠道（如远程医疗）快速准确地识别紧急情况的问题。现有方法可能存在效率低、准确率不足等痛点，导致延误治疗，威胁患者安全。

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分类能力，结合提示工程技术，构建一个自动化的紧急情况检测系统。通过精心设计的提示，引导LLM对医疗文本进行分类，判断其是否属于紧急情况。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 数据准备：收集和整理医疗通信数据，并标注紧急/非紧急标签。2) 模型选择：选择合适的LLaMA模型变体（1B, 3B, 7B）。3) 提示工程：设计系统提示和提示内训练示例，指导模型进行分类。4) 模型训练与评估：在不同硬件配置上训练模型，并评估其准确率、召回率等指标。5) 系统部署：将训练好的模型部署到实际应用环境中。

关键创新：最重要的技术创新点在于将大型语言模型和提示工程应用于医疗紧急情况检测。与传统的机器学习方法相比，LLM具有更强的泛化能力和对复杂医疗文本的理解能力。提示工程则可以有效地引导LLM完成特定任务，而无需大量的标注数据。

关键设计：关键设计包括：1) 提示的设计：通过实验确定了最佳的提示内训练示例数量（10个）。2) 模型选择：比较了不同大小的LLaMA模型，发现7B模型在准确率方面表现最佳，而3B模型在效率方面更具优势。3) 硬件配置：在不同的硬件平台上测试了模型的性能，发现处理速度差异显著。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLaMA 2 (7B) 模型达到了 99.7% 的准确率，LLaMA 3.2 (3B) 模型通过优化提示工程达到了 99.6% 的准确率。通过系统测试，发现模型提示中包含 10 个示例场景可获得最佳分类性能。该系统在最大限度地减少紧急情况下高风险的假阴性方面表现出特别的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于远程医疗、在线咨询、急救调度等领域，帮助医护人员快速识别紧急情况，提高响应速度，改善患者预后。未来，该技术可与智能语音助手、可穿戴设备等结合，实现更便捷、更智能的医疗服务。

📄 摘要（原文）

The rapid identification of medical emergencies through digital communication channels remains a critical challenge in modern healthcare delivery, particularly with the increasing prevalence of telemedicine. This paper presents a novel approach leveraging large language models (LLMs) and prompt engineering techniques for automated emergency detection in medical communications. We developed and evaluated a comprehensive system using multiple LLaMA model variants (1B, 3B, and 7B parameters) to classify medical scenarios as emergency or non-emergency situations. Our methodology incorporated both system prompts and in-prompt training approaches, evaluated across different hardware configurations. The results demonstrate exceptional performance, with the LLaMA 2 (7B) model achieving 99.7% accuracy and the LLaMA 3.2 (3B) model reaching 99.6% accuracy with optimal prompt engineering. Through systematic testing of training examples within the prompts, we identified that including 10 example scenarios in the model prompts yielded optimal classification performance. Processing speeds varied significantly between platforms, ranging from 0.05 to 2.2 seconds per request. The system showed particular strength in minimizing high-risk false negatives in emergency scenarios, which is crucial for patient safety. The code implementation and evaluation framework are publicly available on GitHub, facilitating further research and development in this crucial area of healthcare technology.