論文の概要: Generating SOAP Notes from Doctor-Patient Conversations Using Modular Summarization Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01795v3
• Date: Wed, 2 Jun 2021 14:48:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 23:55:16.137251
• Title: Generating SOAP Notes from Doctor-Patient Conversations Using Modular Summarization Techniques
• Title（参考訳）: モジュール要約技術を用いた博士論文からのSOAPノートの生成
• Authors: Kundan Krishna, Sopan Khosla, Jeffrey P. Bigham, Zachary C. Lipton
• Abstract要約: 私たちは、深い要約モデルを利用してSOAPノートを生成するための最初の完全なパイプラインを紹介します。 本稿では,各要約部に関連する重要な発話を抽出するアルゴリズムであるCluster2Sentを提案する。 本研究は,要約コーパスを構築する際に,要約をセクションに構造化し,証拠を注釈する利点について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.13248746968624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Following each patient visit, physicians draft long semi-structured clinical summaries called SOAP notes. While invaluable to clinicians and researchers, creating digital SOAP notes is burdensome, contributing to physician burnout. In this paper, we introduce the first complete pipelines to leverage deep summarization models to generate these notes based on transcripts of conversations between physicians and patients. After exploring a spectrum of methods across the extractive-abstractive spectrum, we propose Cluster2Sent, an algorithm that (i) extracts important utterances relevant to each summary section; (ii) clusters together related utterances; and then (iii) generates one summary sentence per cluster. Cluster2Sent outperforms its purely abstractive counterpart by 8 ROUGE-1 points, and produces significantly more factual and coherent sentences as assessed by expert human evaluators. For reproducibility, we demonstrate similar benefits on the publicly available AMI dataset. Our results speak to the benefits of structuring summaries into sections and annotating supporting evidence when constructing summarization corpora.
• Abstract（参考訳）: 各患者訪問の後、医師はSOAPノートと呼ばれる長い半構造化された臨床サマリーを作成した。 臨床医や研究者にとって価値はないが、デジタルSOAPノートを作成するのは負担がかかり、医師のバーンアウトに寄与する。 本稿では, 医師と患者との会話の書き起こしに基づいて, 深層要約モデルを活用するための最初の完全パイプラインについて紹介する。 抽出-吸収スペクトルのスペクトルを探索した後,Cluster2Sentというアルゴリズムを提案する。 (i)各要約部に関連する重要な発話を抽出する (ii)関連発話をまとめ、その後 (iii)クラスタ毎に1つの要約文を生成する。 cluster2sentは、純粋に抽象的な8ルージュ1点を上回り、専門家によって評価されるように、より事実的で一貫性のある文を生成する。 再現性向上のために、パブリックなAMIデータセットにも同様の利点を示す。 本結果は,要約コーパスを構築する際に,要約をセクションに構造化し,証拠を注釈する利点について述べる。

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