对抗微生物分类的大型语言模型的评估:对抗微生物管理计划的含义
Tan Vo1,2, Kushal Dahal1,2, Michael Klepser1,2
1College of Pharmacy, Ferris State University, 220 Ferris Dr., Big Rapids, MI, 49307, USA.
大型语言模型 (LLM) 显示出对抗菌药物分类的前景,像Gemini和Claude这样的高性能模型达到99%以上的准确性. 有针对性的反显著改善了LLM的表现,帮助了抗菌药物管理工作.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 药理学和药物分类 药理学和药物分类
- 抗微生物药物管理委员会
背景情况:
- 准确识别抗微生物药物对于有效的抗微生物管理至关重要.
- 大量的药物数据集的手动分类耗时且容易出现错误.
- 大型语言模型 (LLM) 提供了自动化复杂分类任务的潜力.
研究的目的:
- 评估LLM在将药物分类为抗微生物或非抗微生物方面的有效性.
- 评估针对性的反对LLM分类准确性的影响.
- 确定LLM在支持抗微生物管理计划中的实用性.
主要方法:
- 一个包含7239个独特药物条目的数据集被四个LLM (ChatGPT-3.5,Copilot GPT-4o,Claude Sonnet 4,Gemini 2.5 Flash) 分类.
- 模型经历了两阶段的评估:最初的未经指导的分类,然后对错误分类的案例进行反信息的重新分类.
- 性能指标包括准确性,宏F1得分,处理时间和减少错误率 (ERR).
主要成果:
- 在反后,双子座获得了99.6%的准确率,克劳德·索内特4获得了99.4%的准确率.
- 双子号显示了最高的宏观F1得分 (98.9%) 和ERR (69.2%).
- 处理时间差异很大,Copilot和ChatGPT-3.5是最快的.
结论:
- 高性能的LLM可以达到适合于在管理工作流程中自动化初始抗微生物分类的准确度水平.
- 在LLM表现的变化需要谨慎的模型选择和持续的人类监督临床应用.
- LLM,特别是Gemini和Claude,显示出提高抗菌药物管理效率和准确性的巨大潜力.
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