「Mendelの革新：GPT-4を超える新たなAIシステムがコホート検索で驚異的な性能を発揮」

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