Identifying Biomedical Entities for Datasets in Scientific Articles: 4-Step Cache-Augmented Generation Approach Using GPT-4o and PubTator 3.0
Notice bibliographique
Résumé
Background: The accurate extraction of biomedical entities in scientific articles is essential for effective metadata annotation of research datasets, ensuring data findability, accessibility, interoperability, and reusability in collaborative research. Objective: This study aimed to introduce a novel 4-step cache-augmented generation approach to identify biomedical entities for an automated metadata annotation of datasets, leveraging GPT-4o and PubTator 3.0. Methods: The method integrates four steps: (1) generation of candidate entities using GPT-4o, (2) validation via PubTator 3.0, (3) term extraction based on a metadata schema developed for the specific research area, and (4) a combined evaluation of PubTator-validated and schema-related terms. Applied to 23 articles published in the context of the Collaborative Research Center OncoEscape, the process was validated through supervised, face-to-face interviews with article authors, allowing an assessment of annotation precision using random-effects meta-analysis. Results: The approach yielded a mean of 19.6 schema-related and 6.7 PubTator-validated biomedical entities per article. Within the study's specific context, the overall annotation precision was 98% (95% CI 94%-100%), with most prediction errors concentrated in articles outside the primary basic research domain of the schema. In a subsample (n=20), available supplemental material was included in the prediction process, but it did not improve precision (98%, 95% CI 95%-100%). Moreover, the mean number of schema-related entities was 20.1 (P=.56) and the mean number of PubTator-validated entities was 6.7 (P=.68); these values did not increase with the additional information provided in the supplement. Conclusions: This study highlights the potential of large language model-supported metadata annotation. The findings underscore the practical feasibility of full-text analysis and suggest its potential for integration into routine workflows for biomedical metadata generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».