Mendel、GPT-4を超える自動コホート検索の新技術を発表
サンノゼ、カリフォルニア州–(ビジネスワイヤ)–臨床AIのリーダーであるMendelは、最新の研究結果を発表しました。この研究は、Mendelの臨床AIシステムが構造化および非構造化電子カルテ(EMR)から患者群を自動的に識別する能力があり、いくつかのベンチマークでGPT-4を上回ることを示しています。
コホート検索の革新
患者群の特定は臨床試験や回顧研究などで重要です。従来の方法では、構造化データに基づく自動クエリと手動編集が必要で、多くの場合時間がかかり結果の質も低いです。MendelのAIソリューションは、大規模言語モデル(LLM)と独自のハイパーグラフ推論エンジンを組み合わせたユニークなアプローチを採用しています。これにより、従来技術よりも大幅な改善が見られました。
方法と成果
今回の研究では次の2種類の推論方法が導入されました:
- 縦断的推論:長期間にわたる患者記録から得られるデータを効率的に処理し、一貫した患者ジャーニーとしてまとめます。
- 大規模推論:リアルタイムでハイパーグラフ推論とLLMを統合し、高精度なコホート検索を実現します。
ベンチマーク評価
Mendelは、新しいベンチマークタスクと包括的なクエリデータセット、および評価フレームワークを導入しました。これにより、既存技術との比較が可能となり、その効果性と効率性について詳細な分析が行われました。その結果、MendelはF1スコアという主要指標で他社製品を大きく上回りました。
項目 | 既存LLMs (ADA+GPT-4) | Mendel (Hypercube) | 改善点 |
---|---|---|---|
クエリ複雑度(専門家による評価) | 20.8 | 62.9 | +42.1 |
コホートサイズによる複雑度 | 52.7 | 79.4 | +26.7 |
縦断的複雑度(文書数) | 37.3 | 65.7 | +28.4 |
将来的な展望
この研究成果は、新しい治療法へのターゲット介入や正確な患者層分けなど、多岐にわたる応用分野で有望です。
Mendelについて
Mendel AIは、大規模言語モデルと独自のハイパーグラフ推論エンジンを組み合わせて臨床データワークフローを強化します。詳細情報はMendel公式サイトをご覧ください。また、「TryMe」デモも提供中ですので是非お試しください。
この記事では、Mendelによる最新技術「Neuro-Symbolic AI」の紹介とその優位性について詳述しました。興味深い未来展望にも触れていますので、ご関心ある方はさらに情報収集してみてください。
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