1. 论文的研究目标与背景
1.1 研究目标和实际问题
数据集的获取限制：高质量、多样化的 EHR 数据集难以获取，因为医疗数据具有高度敏感性，跨机构共享存在诸多障碍。 编码标准和医疗实践的不一致性：不同医疗机构在 EHR 的编码标准和医疗实践上存在差异，导致模型难以泛化。
1.2 问题的新颖性与科学假设
通用 LLM 能够有效地编码 EHR 数据，其性能可以媲美甚至超越专门为 EHR 数据设计的模型，尤其是在数据有限的 few-shot 场景下。
1.3 相关研究与课题归类
基于 EHR 数据的临床预测研究 ：包括疾病风险分层、住院再入院预测、住院时长预测、脓毒症早期检测、死亡率预测、出院诊断预测和心力衰竭结果预测等。这些研究旨在利用机器学习技术从 EHR 数据中挖掘有价值的临床信息，提升医疗质量和降低医疗成本。论文中引用的 [5-10] 都属于此类研究。EHR 基础模型 ：为了应对 EHR 数据的复杂性，研究者们开始探索使用大规模预训练的 EHR 基础模型。这些模型借鉴了自然语言处理 (NLP) 领域的思想，例如使用类似 BERT 的掩码词预测 (masked-word prediction) 或类似 GPT 的自回归下一词预测 (autoregressive next-word prediction) 等方法，在大量未标注的 EHR 数据上进行预训练。论文中引用的 [14, 15, 16, 12, 17–19, 13] 属于此类研究。CLIMBR-T-Base 模型就是这类 EHR 专用基础模型的代表。LLMs 在医疗领域的应用 ：近年来，LLMs 在医疗领域展现出巨大的潜力，例如医学概念提取 [21]、医学文本摘要 [22]、医学结果预测 [23] 等。论文中引用的 [20, 21, 22, 23] 属于此类研究。
1.4 领域内值得关注的研究员
2. 论文提出的新思路、方法和模型
2.1 核心思路：通用 LLM 作为 EHR 编码器
EHR 文本序列化 (EHR Text Serialization) ：将结构化的 EHR 数据转换为人类可读的、结构化的 Markdown 文本格式。 这一步至关重要，它将 EHR 中复杂的医学代码、数值和时间序列数据转化为 LLM 可以理解和处理的文本信息。论文 2.2 节详细描述了文本序列化的过程，并给出了一个 EHR 文本序列化的示例 (图 2)。 序列化过程主要包括以下几个方面： 结构化 Markdown 格式 ：使用 Markdown 语法组织文本，包括标题、列表等，提高文本的可读性和结构性。时间标准化 ：所有日期都相对于预测日期 2024 年 1 月 1 日进行标准化。患者人口统计信息 ：包括年龄、性别、种族和民族等基本信息。近期身体指标 (Recent Body Metrics) ：选取 4 个关键的身体指标，例如体重、身高、BMI 和体表面积。近期生命体征 (Recent Vital Signs) ：选取 6 个重要的生命体征，例如心率、呼吸频率、血压、体温和血氧饱和度。近期实验室结果 (Recent Lab Results) ：选取 14 个常用的实验室指标，例如血红蛋白、血细胞比容、白细胞计数、血小板计数、钠、钾、氯、钙、葡萄糖、尿素氮、肌酐等。 对于每个选定的概念，都包含最近三次的记录值、单位和高/正常/低分类。既往就医记录 (Past Medical Visits) ：总结患者的就诊历史，包括住院就诊和门诊就诊，并记录就诊类型、时间和持续时间。一般医疗事件 (General Medical Events) ：例如吸烟史、既往病史等。详细的既往就医记录 (Detailed Past Medical Visits) ：按照时间倒序，详细列出每次就诊的病情 (Conditions) 、用药 (Medications) 和程序 (Procedures) 信息。
例如，图 2 展示了一个 EHR 文本序列化的示例。其中，对于近期生命体征 "Heart rate (bpm)" (心率)，记录了最近三次的值 "121 (high), 85 (normal)"，表示最近一次心率 121 bpm 偏高，前两次 85 bpm 正常。对于既往住院就诊记录，详细列出了 "Conditions" (病情) 包括 "Acute posthemorrhagic anemia" (急性出血后贫血) 和 "Partial thromboplastin time, activated" (部分凝血活酶时间激活) 等， "Medications" (用药) 包括 "furosemide 20 MG Oral Tablet" (呋塞米 20 毫克口服片) 和 "pantoprazole 20 MG Delayed Release Oral Tablet" (泮托拉唑 20 毫克缓释片) 等， "Procedures" (程序) 包括 "Chest x-ray" (胸部 X 光) 和 "Electrocardiogram report" (心电图报告) 等。 LLM 嵌入生成 (LLM Embedding Generation) ：使用预训练的 LLM 嵌入模型，例如GTE-Qwen2-7B-Instruct 和LLM2Vec-Llama-3.1-8B-Instruct ，将序列化后的 EHR 文本转换为数值向量表示，即 EHR 嵌入。 这些 LLM 嵌入模型都是基于先进的 Transformer 架构，并在大规模文本语料库上进行了预训练，具备强大的文本表示能力。论文 2.3 节介绍了选用的 LLM 嵌入模型，包括： GTE-Qwen2-7B-Instruct (GTE-Qwen2-7B) ：基于Qwen2-7B LLM，采用了双向注意力机制和对比学习方法，增强了嵌入模型的表示能力。 模型训练时使用了指令微调，因此在生成 EHR 嵌入时，论文使用了简单的提示语 (prompt)，例如 "Given a patient's electronic healthcare record (EHR) in Markdown format, retrieve relevant passages that answer the query: has the patient anemia?" (给定 Markdown 格式的病人电子病历 (EHR)，检索回答以下问题的相关段落：病人是否贫血？)。LLM2Vec-Llama-3.1-8B-Instruct (LLM2Vec-Llama-3.1-8B) ：基于Llama-3.1-8B Instruct 架构，采用了类似的优化技术来改进嵌入效果。
逻辑回归分类 (Logistic Regression Classification) ：将生成的 EHR 嵌入输入到逻辑回归分类器中，进行临床预测任务。 逻辑回归是一种简单而有效的线性分类模型，被用作下游预测任务的分类头 (classification head)。
2.2 方法的关键与优势
无需 EHR 专用预训练 ：通用 LLM 已经在大规模通用文本语料库上进行了充分的预训练，具备强大的语言理解和泛化能力，可以直接应用于 EHR 数据编码，无需再进行昂贵的 EHR 数据预训练 。 这大大降低了模型训练的成本和数据需求。更强的泛化能力和鲁棒性 ：通用 LLM 在不同类型的文本数据上都表现出良好的泛化能力。 这使其有望更好地应对 EHR 数据的异构性和不同医疗机构编码标准不一致的问题，提升模型的跨机构泛化能力 。更好的可扩展性 ：通用 LLM 的发展日新月异，模型规模和性能不断提升。 随着 LLM 技术的进步，基于 LLM 的 EHR 编码器也有望持续提升性能，并更容易扩展到更大规模的数据和更复杂的任务 。促进 EHR 数据的互操作性 (Interoperability) ：将 EHR 数据序列化为通用的 Markdown 文本格式，可以促进不同 EHR 系统之间的数据交换和共享 ，提高医疗数据的互操作性。
3. 实验验证与结果分析
3.1 实验设计
数据集 : 使用EHRSHOT 基准数据集，该数据集包含来自斯坦福医疗保健系统和 Lucile Packard 儿童医院的成人患者 EHR 数据，涵盖 6,739 名患者，921,499 次就诊和 41,661,637 个临床事件。 EHRSHOT 基准数据集定义了 15 个临床预测任务，分为四个任务组：Operational Outcomes (操作结果)、Anticipating Lab Test Results (预测实验室检查结果)、Assignment of New Diagnoses (分配新的诊断) 和Anticipating Chest X-ray Findings (预测胸部 X 光检查结果)。基线模型 : 将提出的 LLM 嵌入模型与以下基线模型进行比较：EHR 专用基础模型 CLIMBR-T-Base ：一个在 EHRSHOT 数据集同一来源的 EHR 数据上预训练的自回归模型。基于计数 (Counts-based) 的梯度提升机 (GBM) 模型 ：一种传统的、在 EHR 预测任务中表现良好的基线方法。Encoder Language Models ：包括 DeBERTaV3-large, DeBERTaV3-base, BERT-large, BERT-base 和 ClinicalBERT 等 encoder-only 的语言模型。 这些模型虽然在 NLP 任务中表现出色，但输入长度限制为 512 tokens，因此论文也将其作为基线进行比较。
实验设置 :15 个临床预测任务 : 在 EHRSHOT 基准数据集定义的 15 个临床预测任务上进行评估。Few-shot 学习 : 重点评估模型在few-shot 场景 下的性能，即在少量训练样本的情况下，模型的泛化能力。 实验中使用了不同数量的训练样本 (k=1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128)。Ablation studies : 进行消融研究 (ablation studies)，分析 EHR 序列化中不同组件 (例如，指令、人口统计信息、汇总信息、就诊记录等) 对模型性能的影响。Context size variations : 评估不同上下文窗口大小 (512, 1024, 2048, 4096, 8192 tokens) 对 LLM 嵌入模型性能的影响。Chunked context : 探索将长 EHR 序列分割成 chunks (512, 1024, 2048 tokens) 并平均嵌入向量的方法，以处理长输入序列。
评估指标 : 主要使用曲线下面积 (Area Under the Receiver Operating Characteristic curve, AUROC) 作为评估指标，衡量模型的预测性能。
3.2 实验数据和结果
总体性能 (Table 3 和 Figure 3) ：GTE-Qwen2-7B 模型在 15 个临床预测任务的平均 AUROC 值 (Macro Avg. AUROC) 上达到了 0.774 ，超过了 EHR 专用基础模型 CLIMBR-T-Base (0.769) 和基于计数的 GBM 模型 (0.719)。LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型的平均 AUROC 值为 0.742 ，虽然略低于 GTE-Qwen2-7B，但在分配新的诊断任务组中超过了 CLIMBR-T-Base。 两个 LLM 嵌入模型都显著优于基于计数的 GBM 基线。将 LLM 嵌入模型与 CLIMBR-T-Base 的嵌入向量进行简单拼接 (concatenation) 后，性能得到了进一步提升，平均 AUROC 值达到 0.801 (GTE-Qwen2-7B + CLIMBR-T-Base) 和 0.779 (LLM2Vec-Llama-3.1-8B + CLIMBR-T-Base) 。 Figure 3 表明，模型性能与模型参数量呈正相关，但 EHR 专用模型 CLIMBR-T-Base 在模型大小效率方面更高。例如，Table 3 中，GTE-Qwen2-7B 模型在 Operational Outcomes 任务组的 AUROC 值为 0.844 (95% CI 0.821-0.867)，在 Anticipating Lab Test Results 任务组的 AUROC 值为 0.867 (95% CI 0.860-0.874)，均高于 CLIMBR-T-Base 模型在对应任务组的 AUROC 值 (分别为 0.824 和 0.832)。 Few-shot 性能 (Figure 4 和 Figure 6) ： 在 few-shot 场景下，LLM 嵌入模型表现出强大的泛化能力 。 特别是 GTE-Qwen2-7B 模型，在预测实验室检查结果和分配新的诊断任务中，在所有训练样本数量下都持续优于 CLIMBR-T-Base。 对于操作结果任务，GTE-Qwen2-7B 模型在至少 32 个训练样本时才能超越 CLIMBR-T-Base。 LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型在 few-shot 场景下性能稍弱，仅在少量情况下优于 CLIMBR-T-Base。例如，Figure 4 (Anticipating Lab Test Results) 图中，可以看到在不同数量的训练样本下，GTE-Qwen2-7B (GTE Qwen2 7B+LR) 的 AUROC 曲线始终在 CLIMBR-T-Base (CLIMBR+LR) 之上，表明在预测实验室检查结果任务上，GTE-Qwen2-7B 在 few-shot 场景下性能更优。 Context size 的影响 (Table 4 和 Figure 5) ：GTE-Qwen2-7B 模型在 4096 tokens 的上下文窗口大小下取得了最佳性能 ，当上下文窗口减小到 2048 或 1024 tokens 时，性能略有下降，但当上下文窗口进一步减小到 512 tokens 或增大到 8192 tokens 时，性能明显下降。LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型在 2048 tokens 的上下文窗口大小下性能最佳 ，在更小的上下文窗口下性能下降更明显，但在更大的上下文窗口下性能也出现下降。例如，Table 4 中，GTE-Qwen2-7B 模型在 4096 context size 下的 Macro Avg. AUROC 值为 0.774，而在 512 context size 下降至 0.672。 LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型在 2048 context size 下的 Macro Avg. AUROC 值为 0.742，而在 512 context size 下降至 0.680。 Chunked context 的影响 (Table 5) ： 对于 GTE-Qwen2-7B 模型，使用 chunked context (将 4096 tokens 输入分割成更小的 chunks 并平均嵌入向量) 对性能影响不大，表明该模型能够有效地处理 4096 tokens 的完整上下文。 对于 LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型，chunked context 略微提升了性能，表明 chunking 方法可以缓解该模型处理长输入序列时的困难。例如，Table 5 中，GTE-Qwen2-7B 模型在 4096 tokens 完整输入下的 Macro Avg. AUROC 值为 0.774， 而使用 8 x 512 tokens chunks 后的 AUROC 值为 0.735，下降幅度较小。 LLM2Vec-Llama-3.1-8B 模型在 4096 tokens 完整输入下的 Macro Avg. AUROC 值为 0.742，而使用 8 x 512 tokens chunks 后提升至 0.774。 Ablation studies (Table 6 和 Figure 7, Figure 8) ： 消融研究表明，移除任务特定的指令和汇总信息 (aggregated information) 对模型性能影响最大 。 移除指令导致两个 LLM 嵌入模型性能显著下降，表明指令在引导模型关注相关临床信息方面发挥关键作用。 移除汇总信息显著降低了实验室检查结果预测的准确性，凸显了近期实验室值在预测未来实验室结果中的重要性。 有趣的是，移除汇总信息在某些情况下反而略微提升了操作结果和新诊断分配任务的性能，表明在某些任务中，更聚焦的表示可能更有益。 移除就诊记录信息对操作结果预测任务影响较大。例如，Table 6 中，GTE-Qwen2-7B 模型移除 "no instructions" 后的 Macro Avg. AUROC 值从 0.774 下降至 0.725，移除 "no aggregated" 后的 Anticipating Lab Test Results 任务组 AUROC 值从 0.867 下降至 0.713。
3.3 实验结果对科学假设的支持
通用 LLM 能够有效地编码 EHR 数据 ： 实验结果表明，基于通用 LLM 的 EHR 编码模型 (GTE-Qwen2-7B 和 LLM2Vec-Llama-3.1-8B) 在多个临床预测任务中，性能媲美甚至超越了 EHR 专用基础模型 CLIMBR-T-Base 和传统的 GBM 模型。Few-shot 场景下的优越性 ： 在 few-shot 场景下，LLM 嵌入模型展现出更强的泛化能力，尤其是在实验室检查结果预测和新诊断分配任务中，GTE-Qwen2-7B 模型在不同训练样本数量下都优于 CLIMBR-T-Base。
4. 论文的贡献与业界影响
4.1 论文的主要贡献
首次系统性地探索了通用 LLM 作为 EHR 编码器的潜力 ，并证明了其有效性。 论文系统地评估了两种最先进的 LLM 嵌入模型 (GTE-Qwen2-7B 和 LLM2Vec-Llama-3.1-8B) 在 15 个不同的临床预测任务中的性能，并与 EHR 专用基础模型和传统基线方法进行了全面比较。证明了通用 LLM 在 EHR 数据分析中的强大泛化能力和 few-shot 学习能力 。 实验结果表明，LLM 嵌入模型在 few-shot 场景下表现出色，表明其在海量通用文本数据上预训练获得的知识可以有效地迁移到 EHR 数据分析领域。揭示了 EHR 文本序列化和上下文窗口大小对 LLM 嵌入模型性能的影响 。 论文通过消融研究和上下文窗口大小变化实验，深入分析了 EHR 文本序列化中不同组件和上下文窗口大小对模型性能的影响，为未来优化 LLM 在 EHR 数据分析中的应用提供了重要 insights。提出了一种可扩展、有效且具有通用性的 EHR 编码方法 。 该方法基于通用 LLM，无需 EHR 专用预训练，具有更强的泛化能力、鲁棒性和可扩展性，有望克服传统 EHR 建模方法的局限性。
4.2 论文研究成果的业界影响与潜在应用
推动 EHR 数据分析的范式转变 ： 论文证明了通用 LLM 可以作为强大的 EHR 编码器，这可能会推动 EHR 数据分析从依赖 EHR 专用模型向利用通用 LLM 的范式转变。 这种转变将降低模型开发成本，提升模型性能和泛化能力。促进更广泛的 AI 医疗健康应用 ： 基于 LLM 的 EHR 编码方法为 AI 在医疗健康领域的应用开辟了新的道路。 它可以应用于各种临床预测任务，例如疾病风险预测、早期诊断、个性化治疗方案推荐、患者预后评估等。加速医疗健康领域的创新 ： 通用 LLM 的强大能力将加速医疗健康领域的创新。 基于 LLM 的 EHR 编码器可以作为各种 AI 医疗健康应用的基础组件，促进新型医疗健康产品的开发，例如智能临床决策支持系统、个性化健康管理平台等。提升医疗服务的效率和质量 ： AI 医疗健康应用的普及将提升医疗服务的效率和质量。 基于 LLM 的 EHR 编码器可以帮助医生更快速、更准确地分析 EHR 数据，辅助临床决策，降低医疗错误，提升患者的就医体验和健康 outcomes。孕育巨大的商业机会 ： 基于 LLM 的 EHR 编码技术在医疗健康领域具有广阔的应用前景，将孕育巨大的商业机会。 相关商业机会包括：开发基于 LLM 的临床预测工具和平台 ，面向医院、诊所和患者提供疾病风险预测、早期诊断、个性化治疗方案推荐等服务。将 LLM 嵌入技术集成到现有的 EHR 系统中 ，提升 EHR 系统的智能化水平。为制药公司和医疗器械公司提供基于 EHR 数据的药物研发和临床试验加速服务 。开发面向消费者的个性化健康管理应用 ，例如基于 EHR 数据的健康风险评估、健康建议和疾病管理工具。
4.3 工程师应关注的方面
LLM 在医疗健康领域的应用 ： 密切关注 LLM 在医疗健康领域的最新进展，例如医学文本处理、临床决策支持、药物研发等。 学习和掌握 LLM 的基本原理、应用方法和开发工具。EHR 数据处理和分析技术 ： 深入了解 EHR 数据的特点、结构和处理方法。 学习 EHR 数据的预处理、特征工程、数据挖掘和机器学习建模技术。 掌握 EHR 数据标准和互操作性协议，例如 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources)。EHR 文本序列化技术 ： 学习 EHR 文本序列化的方法和技巧，例如如何将结构化 EHR 数据转换为 LLM 可理解的文本格式，如何选择和组织关键的临床信息，如何设计有效的提示语 (prompts) 等。LLM 嵌入模型和下游任务的应用 ： 深入了解 LLM 嵌入模型的原理和应用，例如如何使用预训练的 LLM 嵌入模型进行文本表示，如何将 LLM 嵌入模型应用于各种下游任务，例如文本分类、信息检索和预测建模等。医疗健康行业的法规和伦理 ： 了解医疗健康行业的法规和伦理规范，例如 HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) 和 GDPR (General Data Protection Regulation)，确保 AI 医疗健康应用的合规性和安全性。
5. 未来研究方向与挑战
5.1 值得进一步探索的问题和挑战
Serialization-free approaches (无需序列化的方法) ： 目前论文采用的 EHR 文本序列化方法可能引入主观偏差，未来研究可以探索直接处理原始 EHR 数据 的方法，例如直接将结构化的 EHR 数据输入到 LLM 中进行编码，从而减少人工文本转换的潜在偏差。Zero-shot and few-shot prompting (零样本和少样本提示) ： 论文目前需要训练下游的逻辑回归分类器，未来研究可以探索将 zero-shot 或 few-shot prompting 集成到 LLM 嵌入框架中 ，进一步提升模型的灵活性，减少对下游训练的依赖。Extended context windows (扩展上下文窗口) ： 论文目前的上下文窗口限制为 4096 tokens，未来研究需要开发扩展有效上下文窗口 的策略，以便 LLM 可以处理更全面的患者病史信息，捕捉更长期的依赖关系。Model distillation (模型蒸馏) ： LLM 嵌入模型通常参数量巨大，计算成本高昂。 未来研究可以探索模型蒸馏技术 ，将大型 LLM 的知识迁移到更小、更高效的模型中，提高模型在实际临床场景中的应用可行性。Multi-institutional datasets (多机构数据集) ： 论文目前的评估仅在一个机构的数据集上进行，未来研究需要扩展评估到多机构数据集 ，验证模型在不同医疗机构和编码标准下的泛化能力。Combining LLMs and EHR-specific models (结合 LLM 和 EHR 专用模型) ： 论文已经初步验证了拼接 LLM 嵌入和 EHR 专用模型嵌入可以提升性能，未来研究可以更深入地探索如何更有效地结合通用 LLM 和领域特定模型 的优势，例如使用 attention 机制或知识融合技术等。
5.2 可能催生的新技术和投资机会
Serialization-free EHR data processing pipelines ： 开发能够直接处理原始 EHR 数据的 AI 管道，无需人工文本转换，提高数据处理效率和自动化程度。Efficient LLM-based healthcare AI models ： 研究更高效的 LLM 架构和训练方法，降低模型参数量和计算成本，提高模型在资源受限环境下的应用可行性。Federated learning for healthcare ： 利用联邦学习技术，在保护患者隐私的前提下，实现跨机构 EHR 数据的联合建模，训练更强大、更泛化的医疗 AI 模型。Explainable and trustworthy healthcare AI ： 研发可解释的医疗 AI 模型，提高临床医生对 AI 系统的信任度，促进 AI 系统在临床实践中的应用。AI-powered clinical decision support systems ： 开发基于 LLM 的智能临床决策支持系统，辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和患者管理。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
主观的 EHR 文本序列化设计 ： 论文承认 EHR 文本序列化是一个主观设计的过程，可能会引入偏差。 不同的序列化策略可能会影响模型性能。 论文虽然尝试了不同的序列化变体，但仍然难以完全消除主观因素的影响。依赖于特定的 prompt 和指令 ： LLM 嵌入模型的性能对 prompt 的选择和指令的设计非常敏感。 论文使用了简单的 task-specific prompts，但更优的 prompt 设计可能会进一步提升模型性能。 此外，模型的性能是否对 prompt 的微小变化具有鲁棒性，还需要进一步验证。计算成本较高 ： LLM 嵌入模型参数量巨大，计算成本高昂。 论文中提到，GTE-Qwen2-7B 模型在 8-GPU DGX 系统上运行需要约 20 小时。 这限制了模型在资源受限环境下的应用。单机构数据集的局限性 ： 论文的评估仅在一个机构的数据集 EHRSHOT 上进行，模型的泛化能力是否能够推广到其他机构和不同类型的 EHR 数据集，还需要进一步验证。 不同机构的 EHR 数据在编码标准、数据质量和临床实践上可能存在差异，这可能会影响模型的跨机构泛化能力。缺乏临床实用性验证 ： 论文主要关注模型的预测性能指标 (AUROC)，但缺乏对模型临床实用性的验证。 例如，模型预测结果是否能够真正帮助医生改善临床决策，提升患者 outcomes，还需要在真实的临床环境中进行评估。
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