Leveraging Large Language Models for Early Detection of Anomaly Work Injury Cases: Data-Driven Approach to Rehabilitation Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Large language models (LLMs) have demonstrated potential in automating the analysis of unstructured clinical data, yet their application in rehabilitation therapy for work injury cases remains underexplored. Objective: We aimed to evaluate the performance of an LLM-assisted approach for the rapid identification of anomalous rehabilitation cases related to work injuries to enhance scalability and precision in case management. Methods: We retrospectively analyzed 110,346 deidentified work injury cases between 2001 and 2024 from a leading rehabilitation coordination company in Hong Kong, representing approximately 20% of all work injury incidents in the region. LLMs were used to estimate the expected duration of recovery based on free-text injury descriptions. The cases in which the actual number of medically certified sick leave days exceeded the LLM-predicted maximum were classified as anomalies. Results: The LLM-assisted method achieved high accuracy, with GPT-4o achieving over 73% accuracy in nonanomalous classification and 79% accuracy in all dataset detection, outperforming comparator models. The model maintained high accuracy across subgroups and demonstrated the reliable extraction of information from free-text notes. Conclusions: The proposed method demonstrated robustness when evaluated on a large-scale dataset with a bimodal age distribution. This study highlights the potential of LLMs to transform rehabilitation workflows by automating anomaly detection at scale. The method also shows promise in tailoring rehabilitation strategies to age-specific needs and leveraging LLM tools for efficient case management. However, a key limitation is that the dataset includes only injury cases from a single geographic region, potentially limiting the generalizability of the findings to other populations or health care systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».