An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework for Clinical Implementation in Radiation Oncology

要約

自然言語処理 (NLP) は、電子医療記録 (EHR) データを活用して診断モデルと予後モデルを構築する医療人工知能 (AI) システムを開発するための重要な技術です。
NLP を使用すると、非構造化臨床テキストを AI アルゴリズムに入力できる構造化データに変換できます。
トランスフォーマー アーキテクチャとラージ言語モデル (LLM) の出現により、エンティティ認識、関係抽出、文章の類似性、テキストの要約、質問応答など、さまざまな医療タスクに対する NLP の目覚ましい進歩がもたらされました。
この記事では、現代の NLP モデルを支える主要な技術革新をレビューし、放射線腫瘍研究において LLM を採用した最先端の NLP アプリケーションを紹介します。
ただし、これらの LLM は幻覚、偏見、倫理違反などの多くのエラーを起こしやすいため、臨床導入前に厳密な評価と検証が必要です。
そのため、臨床放射線腫瘍学での実装に先立って、目的と臨床適合性、技術的パフォーマンス、偏見と信頼、法的および倫理的影響、および品質保証に基づいて NLP モデルを評価するための包括的なフレームワークを提案します。
私たちの記事は、臨床放射線腫瘍学における NLP モデルの開発と使用に興味がある研究者や臨床医にガイダンスと洞察を提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

Natural Language Processing (NLP) is a key technique for developing Medical Artificial Intelligence (AI) systems that leverage Electronic Health Record (EHR) data to build diagnostic and prognostic models. NLP enables the conversion of unstructured clinical text into structured data that can be fed into AI algorithms. The emergence of the transformer architecture and large language models (LLMs) has led to remarkable advances in NLP for various healthcare tasks, such as entity recognition, relation extraction, sentence similarity, text summarization, and question answering. In this article, we review the major technical innovations that underpin modern NLP models and present state-of-the-art NLP applications that employ LLMs in radiation oncology research. However, these LLMs are prone to many errors such as hallucinations, biases, and ethical violations, which necessitate rigorous evaluation and validation before clinical deployment. As such, we propose a comprehensive framework for assessing the NLP models based on their purpose and clinical fit, technical performance, bias and trust, legal and ethical implications, and quality assurance, prior to implementation in clinical radiation oncology. Our article aims to provide guidance and insights for researchers and clinicians who are interested in developing and using NLP models in clinical radiation oncology.

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