GENIE Zh 7b

🚀 GENIEのモデルカード

GENIE (Generative Note Information Extraction, 中文名：病历精灵) は、電子カルテ（EHR）の自由記述テキストを構造化するために設計されたエンドツーエンドのモデルです。このモデルは、EHRを一度に処理し、生体医学的な固有表現とその主張の状態、身体の位置、修飾語、値、単位、意図された目的を抽出し、これらの情報を構造化されたJSON形式で出力します。

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このセクションでは、GENIEモデルの基本的な使い方を説明します。

モデルの詳細

モデルの説明

GENIE (Generative Note Information Extraction, 中文名：病历精灵) は、電子カルテ（EHR）の自由記述テキストを構造化するために設計されたエンドツーエンドのモデルです。このモデルは、EHRを一度に処理し、生体医学的な固有表現とその主張の状態、身体の位置、修飾語、値、単位、意図された目的を抽出し、これらの情報を構造化されたJSON形式で出力します。この効率的なアプローチは、従来の自然言語処理ワークフローを簡素化し、すべての分析コンポーネントを単一のモデルで置き換えることで、システムの保守を容易にし、大規模言語モデル（LLM）の高度な分析機能を活用します。汎用的なLLMと比較して、GENIEはプロンプトエンジニアリングやフェデレーションラーニングの例を必要としません。さらに、一度の処理ですべての関連属性を生成するため、実行時間と運用コストを大幅に削減します。

GENIEは、盛宇（https://www.stat.tsinghua.edu.cn/teachers/shengyu/）、蔡天西（https://dbmi.hms.harvard.edu/people/tianxi-cai）、アイザック・コハネ（https://dbmi.hms.harvard.edu/people/isaac-kohane）のグループによって共同開発されました。

💻 使用例

基本的な使用法

from vllm import LLM, SamplingParams

PROMPT_TEMPLATE = "Human:\n{query}\n\n Assistant:\n"
sampling_params = SamplingParams(temperature=temperature, max_tokens=max_new_token)
EHR = ['xxxxx1','xxxxx2']
texts = [PROMPT_TEMPLATE.format(query=k) for k in EHR]
output = model.generate(texts, sampling_params)

具体的な入出力例

入力

EHR = ['慢性乙型肝炎病史10余年，曾有肝功能异常，中医治疗后好转；1年余前查HBsAg转阴，但肝脏病理提示病毒性肝炎伴肝纤维化（G1S3-4）']

出力

res = [
 { "术语": "慢性乙型肝炎",
 "语义类型": "疾病、综合征、病理功能",
 "叙述状态": "存在",
 "身体部位": "无",
 "数值": "NA",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "无" },
 { "术语": "肝功能异常",
 "语义类型": "症状、体征、临床所见",
 "叙述状态": "存在",
 "身体部位": "无",
 "数值": "NA",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "无" },
 { "术语": "HBsAg",
 "语义类型": "化学物质、药物",
 "叙述状态": "不存在",
 "身体部位": "NA",
 "数值": "无",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "NA" },
{ "术语": "肝脏病理",
 "语义类型": "诊断操作",
 "叙述状态": "存在",
 "身体部位": "无",
 "数值": "无",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "NA" },
 { "术语": "病毒性肝炎",
 "语义类型": "疾病、综合征、病理功能",
 "叙述状态": "存在",
 "身体部位": "无",
 "数值": "NA",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "无" },
 { "术语": "肝纤维化",
 "语义类型": "疾病、综合征、病理功能",
 "叙述状态": "存在",
 "身体部位": "无",
 "数值": "NA",
 "单位": "NA",
 "修饰词": "无" },
]

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

引用

もしこの論文やモデルが役に立った場合は、以下のように引用してください。

@misc{ying2025geniegenerativenoteinformation,
      title={GENIE: Generative Note Information Extraction model for structuring EHR data}, 
      author={Huaiyuan Ying and Hongyi Yuan and Jinsen Lu and Zitian Qu and Yang Zhao and Zhengyun Zhao and Isaac Kohane and Tianxi Cai and Sheng Yu},
      year={2025},
      eprint={2501.18435},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2501.18435}, 
}