نماذج اللغة على مستوى نظام الصحة هي محركات تنبؤ متعددة الأغراض

يتخذ الأطباء قرارات حرجة مقيدة بالوقت يوميًا. يمكن للنماذج التنبؤية السريرية أن تساعد الأطباء والإداريين في اتخاذ القرارات من خلال التنبؤ بالأحداث السريرية والتشغيلية. لدى النماذج التنبؤية السريرية القائمة على البيانات المنظمة استخدام محدود في الممارسة اليومية بسبب تعقيد معالجة البيانات، وكذلك تطوير النموذج ونشره1-3. هنا نظهر أن الملاحظات السريرية غير المنظمة من السجل الصحي الإلكتروني يمكن أن تُمكّن من تدريب نماذج لغة سريرية، والتي يمكن استخدامها كمحركات تنبؤ سريرية متعددة الأغراض مع تطوير ونشر منخفض المقاومة. تستفيد طريقتنا من التقدمات الحديثة في معالجة اللغة الطبيعية4،5 لتدريب نموذج لغة كبير للغة الطبية (NYUTron) ومن ثم تحسينه عبر مجموعة واسعة من المهام التنبؤية السريرية والتشغيلية. قيمنا طريقتنا داخل نظامنا الصحي لخمس مهام مثل: التنبؤ بإعادة الإدخال لأي سبب خلال 30 يومًا، التنبؤ بالوفاة داخل المستشفى، التنبؤ بمؤشر التعايشات المرضية، التنبؤ بطول فترة البقاء، والتنبؤ برفض التأمين. نظهر أن NYUTron يمتلك مساحة تحت المنحنى (AUC) تتراوح بين 78.7-94.9%، مع تحسن بنسبة 5.36-14.7% في ال AUC مقارنة بالنماذج التقليدية. كما نُظهر فوائد التدريب المسبق بالنصوص السريرية، وفرصة زيادة تعميم النماذج لمواقع مختلفة من خلال التحسين، ونشر نظامنا بالكامل في تجربة أُحادية الذراع مستقبلية. تُظهر هذه النتائج إمكانية استخدام نماذج اللغة السريرية في الطب للقراءة جنبًا إلى جنب مع الأطباء وتقديم الإرشاد عند نقطة الرعاية.