使用大型语言模型预测早期结肠直肠癌
Wilson Lau1, Youngwon Kim1, Sravanthi Parasa2
1Truveta, Bellevue, WA.
AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium
|February 23, 2026
概括
早期结直肠癌 (EoCRC) 在年轻人中正在上升. 一个微调的大型语言模型 (LLM) 在使用患者数据预测EoCRC方面表现有前途,达到73%的灵敏度和91%的特异性.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 早期结直肠癌 (EoCRC) 发病率在45岁以下的人群中正在增加.
- 这一人口统计数据低于目前的国家癌症查年龄指南.
- 需要预测模型来识别面临EoCRC风险的个人.
研究的目的:
- 评估机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLMs) 用于预测早期发病的结直肠癌 (EoCRC).
- 将各种ML模型的预测性能与先进的LLMs进行比较.
- 在诊断前六个月内利用患者旅程数据进行EoCRC预测.
主要方法:
- 对来自美国卫生系统的1,953名结肠直肠癌 (CRC) 患者的回顾性分析.
- 10种不同的机器学习模型的应用和比较.
- 利用精心调整的大型语言模型 (LLM) 结合患者状况,实验室结果和观察结果.
主要成果:
- 微调的LLM在预测EoCRC方面表现出卓越的表现.
- 在EoCRC预测方面获得了73%的平均灵敏度.
- 在EoCRC预测中获得了91%的平均特异性.
结论:
- 精心调整的LLM显示出在年轻人群中早期检测结直肠癌的巨大潜力.
- 临床医学仪器可以有效地分析各种患者数据,以预测癌症风险.
- 这种方法可能有助于开发针对早期结直肠癌的查策略.
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