临床总结:利用语言模型从患者与医生的对话中生成临床总结
Subash Neupane1, Himanshu Tripathi1, Shaswata Mitra1
1Dept. of Computer Science and Engineering, Mississippi State University Potentia Analytics Inc.; Dave C. Swalm School of Chemical Engineering, Mississippi State University.
ClinicSum自动生成来自患者与医生的对话的临床摘要,使用两个模块框架. 这种新的方法,利用检索和预训练语言模型 (PLM),在准确性和专家评估方面超过现有方法.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 临床总结患者与医生的对话对于高效的医疗保健文档至关重要.
- 现有的方法在捕获必要的临床信息时,往往在准确性和完整性方面扎.
- 自动化这个过程可以减轻临床医生的负担,提高数据质量.
研究的目的:
- 推出ClinicSum,这是一个用于自动生成临床摘要的新框架.
- 利用一个双模块架构,将检索和预训练语言模型 (PLM) 结合起来,以实现增强的总结.
- 通过使用自动化指标和专家评估,与最先进的方法对比评估ClinicSum的表现.
主要方法:
- 开发了一个基于检索的模块来提取主观,目标,评估和计划 (SOAP) 信息.
- 在一个推理模块中使用微调的PLM来从SOAP数据中生成抽象的临床摘要.
- 从公共数据集 (FigShare,MTS-Dialog) 创建了一个由1473个对话-摘要对组成的培训数据集,并通过了主题专家 (SME) 的验证.
主要成果:
- 与最先进的PLM相比,ClinicSum表现优越.
- 在自动评估 (ROUGE,BERTScore) 中获得了更高的精度,回忆和F-1分数.
- 在人体评估中获得了中小企业的高优先级评级,表明临床实用性.
结论:
- 临床总结为自动化临床总结提供了强大而有效的解决方案.
- 该框架显示了提高临床文档效率和准确性的巨大潜力.
- 进一步开发可以将ClinicSum集成到临床工作流程中,以支持医疗保健专业人员.
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