Extracting structured information from unstructured histopathology reports using generative pre‐trained transformer 4 (GPT‐4)

非结构化数据 计算机科学 人工智能 基本事实 工作量 通俗的语言 变压器 自然语言处理 病理 机器学习 数据挖掘 医学 大数据 工程类 语言学 哲学 电压 电气工程 操作系统
作者
Daniel Truhn,Chiara ML Loeffler,Gustav Müller‐Franzes,Sven Nebelung,Katherine Hewitt,Sebastian Brandner,Keno K. Bressem,Sebastian Foersch,Jakob Nikolas Kather
标识
DOI:10.1002/path.6232
摘要

Abstract Deep learning applied to whole‐slide histopathology images (WSIs) has the potential to enhance precision oncology and alleviate the workload of experts. However, developing these models necessitates large amounts of data with ground truth labels, which can be both time‐consuming and expensive to obtain. Pathology reports are typically unstructured or poorly structured texts, and efforts to implement structured reporting templates have been unsuccessful, as these efforts lead to perceived extra workload. In this study, we hypothesised that large language models (LLMs), such as the generative pre‐trained transformer 4 (GPT‐4), can extract structured data from unstructured plain language reports using a zero‐shot approach without requiring any re‐training. We tested this hypothesis by utilising GPT‐4 to extract information from histopathological reports, focusing on two extensive sets of pathology reports for colorectal cancer and glioblastoma. We found a high concordance between LLM‐generated structured data and human‐generated structured data. Consequently, LLMs could potentially be employed routinely to extract ground truth data for machine learning from unstructured pathology reports in the future. © 2023 The Authors. The Journal of Pathology published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of The Pathological Society of Great Britain and Ireland.
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