臨床ノートから患者のヘルスリテラシー情報を識別するためのデータセットとリソース

Abstract

ヘルスリテラシーは患者のアウトカムを決定づける重要な要因ですが、現行のスクリーニングツールは必ずしも実用的とは限らず、項目数、質問形式、およびヘルスリテラシーを捉える次元が大きく異なるため、構造化された電子カルテ（EHR）での記録を困難にしています。非構造化臨床ノートからの自動検出は有望な代替手段を提供します。これらのノートには、より豊富で文脈的なヘルスリテラシー情報が含まれていることが多いですが、注釈付きリソースの不足により進展は限られています。我々はHEALIXを紹介します。実臨床ノートから派生した最初の公開可能な注釈付きヘルスリテラシー・データセットで、ソーシャルワーカーのノートサンプリング、キーワードベースのフィルタリング、LLMベースのアクティブラーニングを組み合わせてキュレーションしました。HEALIXには9種類のノートタイプにわたる589ノートを含み、低・標準・高の3つのヘルスリテラシーラベルで注釈されています。その有用性を示すため、4つのオープンソース大規模言語モデル（LLMs）を対象に、ゼロショットおよび少数ショットのプロンプティング戦略をベンチマークしました。