CALLM:通过使用大型语言模型进行数据增强来增强临床访谈分析
IEEE journal of biomedical and health informatics
|July 29, 2024
概括
这项研究引入了一个新的框架,使用大语言模型 (LLM) 来创建用于心理健康诊断的合成临床数据. 这种具有成本效益的方法可以提高机器学习模型的性能,特别是在零射击和少数射击的学习场景中.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 机器学习用于心理健康
背景情况:
- 全球精神健康障碍的增加造成了重大的经济负担.
- 临床数据的稀缺和不平衡挑战了自动心理健康诊断.
- 现有的机器学习模型与有限的,不均的数据集作斗争.
研究的目的:
- 引入使用大型语言模型 (CALLM) 的新型临床成绩单数据增强框架.
- 生成现实的合成临床数据,以解决数据稀缺和不平衡的问题.
- 提高机器学习算法在自动心理健康诊断中的有效性.
主要方法:
- 开发了一个CALLM框架,使用"患者-医生角色扮演"来生成数据.
- 引入了一个"教科书-分配-应用程序" (T-A-A) 分区,用于系统的数据集创建.
- 使用"响应-理由"提示工程范式来生成真实的转录.
主要成果:
- 在E-DAIC PTSD数据集上使用微调的DistilBERT模型实现了0.77平衡精度,0.70F1得分和0.78AUC.
- 在零射击学习 (ZSL) 和少数射击学习 (FSL) 场景中表现出强大的适应能力.
- 与其他增强方法和PTSD诊断工作相比,CALLM框架显示了持续的改进,其成本低于传统数据收集成本的1%.
结论:
- 该CALLM框架有效地产生高质量的合成临床数据用于心理健康诊断.
- 这种方法显著提高了机器学习模型的性能,特别是在低数据的制度.
- 卡尔姆提供了一种具有成本效益和可扩展的解决方案,用于增强临床数据集,推进自动心理健康诊断.
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