利用大型语言模型进行临床信息提取：一项系统性文献综述

《ACM Transactions on Computing for Healthcare》：Harnessing Large Language Models for Clinical Information Extraction: A Systematic Literature Review

临床信息抽取中的大型语言模型应用综述

　　### 电子健康记录与临床信息提取

电子健康记录（Electronic Health Records, EHRs）是现代医疗体系中非常重要的组成部分，它们存储了大量与患者健康状况和医疗历史相关的信息，包括诊断、药物、治疗计划和医疗人员的笔记等。EHRs的广泛应用使得信息提取成为医疗数据处理中的关键任务，因为这些记录通常以自然语言编写，格式多样，且包含大量医学领域的专业术语和缩写。由于EHRs的结构和内容复杂，传统方法在处理这类文本时面临诸多挑战，例如自动提取信息的困难和对通用领域技术的依赖。近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的兴起为解决这些问题带来了新的希望，它们在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了显著进展，能够处理多种任务并取得良好效果。

临床信息提取（Clinical Information Extraction, Clinical IE）旨在从自由文本中提取结构化信息，这些信息包括实体、事件、关系和时间表达等。为了提高效率和准确性，研究人员尝试了多种方法，包括使用预训练模型、添加额外的层、以及探索不同的模型架构。通过系统回顾85篇相关文献，我们发现LLMs在临床信息提取任务中具有显著的应用潜力，尤其是在实体识别和关系提取方面。然而，尽管LLMs在这些任务中表现优异，构建一个能够处理所有临床信息提取任务的可靠端到端系统仍然是一个挑战。

### LLMs在临床信息提取中的应用

在临床信息提取领域，LLMs的应用主要集中在几个关键任务上，包括实体提取、关系提取和时间关系提取。实体提取是最常见的任务，涉及识别和分类文本中的实体，例如疾病、药物、症状等。许多研究使用了BERT及其变体作为基础模型，结合额外的层如BiLSTM、CRF等，以提高提取的准确性。例如，使用BERT和BiLSTM + CRF的组合在多个任务中取得了优异的性能，尤其是在中文和韩国的研究中。此外，一些研究尝试了不同的模型架构，如RoBERTa、ALBERT和T5，以进一步提升性能。

关系提取任务通常被归类为分类任务，涉及识别实体之间的关系。研究中使用了多种方法，包括添加额外的层和利用预训练模型。其中，BioBERT和ClinicalBERT因其在临床领域的预训练而表现出色，尤其是在处理i2b2挑战数据集时。时间关系提取作为关系提取的一个子任务，主要关注时间表达和事件之间的因果关系。近年来，这一领域吸引了越来越多的研究，许多模型尝试了不同的方法，如使用CNN和图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCNs）来处理时间关系。

### 评估与比较

在评估LLMs在临床信息提取中的性能时，研究者主要使用了精度（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1-Score）等指标。这些指标能够有效衡量模型在提取任务中的表现。此外，一些研究还使用了其他评估方法，如准确率（Accuracy）和ROC曲线下面积（ROC AUC），以提供更全面的性能分析。值得注意的是，一些研究通过人工评估来验证模型的输出，这种方法虽然能够提供更细致的反馈，但通常较为耗时。

在比较不同模型的性能时，研究者通常会参考已有的基准数据集，如i2b2挑战数据集、MIMIC-III数据集和n2c2挑战数据集。这些数据集为研究者提供了丰富的临床文本和标注信息，有助于模型的训练和评估。然而，由于数据集的多样性和模型的复杂性，直接比较不同模型的性能仍然具有挑战性。一些研究者指出，模型的性能不仅取决于其架构，还受到训练数据和任务复杂度的影响。

### 数据集与挑战

临床信息提取的研究依赖于多个数据集，这些数据集通常由不同的机构和挑战活动提供。例如，i2b2挑战数据集因其广泛的标注和丰富的临床文本而受到关注，而MIMIC-III数据集则因其包含大量真实患者的健康记录而成为研究的重要资源。此外，一些研究者创建了自己的数据集，以解决特定任务中的标注数据不足问题。这些自定义数据集在某些情况下表现出色，尤其是在低资源语言的研究中。

在评估模型的泛化能力时，一些研究者尝试了跨数据集的测试，以验证模型在不同数据源上的表现。例如，Lau et al.的研究在不同数据集上进行了测试，证明了模型在新数据上的表现。然而，大多数研究仍然集中在单一数据集上，这可能限制了模型的泛化能力。因此，未来的研究需要更多地关注模型在不同数据源上的表现，以提高其在实际应用中的可靠性。

### 未来研究方向

尽管LLMs在临床信息提取中取得了显著进展，但仍有许多挑战需要解决。首先，构建一个能够处理所有临床信息提取任务的可靠端到端系统仍然是一个关键目标。其次，如何提高模型在低资源语言中的表现，如中文、韩语和瑞典语，需要进一步的研究。此外，模型的泛化能力也是一个重要问题，因为大多数研究集中在特定数据集上，而实际应用中可能需要处理更广泛的数据。

未来的研究可能会探索更复杂的模型架构，如结合多种模型的混合方法，或者使用更先进的预训练技术来提高模型的性能。同时，数据增强和合成数据生成可能成为解决标注数据不足问题的有效方法。此外，结合领域知识和多模态数据（如医学影像和电子健康记录）可能会进一步提升模型的准确性和实用性。

### 结论

综上所述，LLMs在临床信息提取领域展现出了巨大的潜力，尤其是在实体提取和关系提取任务中。然而，构建一个能够处理所有临床信息提取任务的可靠系统仍然是一个挑战。未来的研究需要进一步探索模型的泛化能力、在低资源语言中的表现以及多模态数据的结合。此外，通过更全面的数据集和评估方法，可以更准确地衡量模型的性能，从而推动临床信息提取技术的发展。随着LLMs的不断进步和临床数据的持续增长，这一领域有望在未来取得更多突破，为医疗行业提供更高效和准确的信息提取解决方案。