論文の概要: Towards more patient friendly clinical notes through language models and ontologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12672v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 16:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:51:56.853432
• Title: Towards more patient friendly clinical notes through language models and ontologies
• Title（参考訳）: 言語モデルとオントロジーによる患者フレンドリーな臨床ノートを目指して
• Authors: Francesco Moramarco, Damir Juric, Aleksandar Savkov, Jack Flann, Maria Lehl, Kristian Boda, Tessa Grafen, Vitalii Zhelezniak, Sunir Gohil, Alex Papadopoulos Korfiatis, Nils Hammerla
• Abstract要約: 本稿では,単語の単純化と言語モデリングに基づく医療用テキストの自動作成手法を提案する。 我々は,公開医療文のデータセットペアと,臨床医による簡易化版を用いている。 本手法は,医学フォーラムデータに基づく言語モデルを用いて,文法と本来の意味の両方を保存しながら,より単純な文を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.51898902864543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical notes are an efficient way to record patient information but are notoriously hard to decipher for non-experts. Automatically simplifying medical text can empower patients with valuable information about their health, while saving clinicians time. We present a novel approach to automated simplification of medical text based on word frequencies and language modelling, grounded on medical ontologies enriched with layman terms. We release a new dataset of pairs of publicly available medical sentences and a version of them simplified by clinicians. Also, we define a novel text simplification metric and evaluation framework, which we use to conduct a large-scale human evaluation of our method against the state of the art. Our method based on a language model trained on medical forum data generates simpler sentences while preserving both grammar and the original meaning, surpassing the current state of the art.
• Abstract（参考訳）: 臨床ノートは患者情報を記録するための効果的な方法であるが、非専門家の解読が難しいことで知られている。 自動的に医療テキストを単純化することで、患者に健康に関する貴重な情報を与え、臨床医の時間を節約できる。 本稿では,日常語で表現された医療オントロジーに基づく,単語頻度と言語モデリングに基づく医療テキストの簡易化手法を提案する。 我々は,公開医療文のペアのデータセットと,臨床医による簡易化版を新たにリリースした。 また,本手法の大規模人為的評価を技術状況に対して行うために,新たなテキスト簡易化尺度と評価フレームワークを定義した。 本手法は,医学フォーラムデータに基づく言語モデルを用いて,文法と本来の意味の両方を保存しながら,より単純な文を生成する。

関連論文リスト

• LLMs Accelerate Annotation for Medical Information Extraction [7.743388571513413]
  本稿では,LLM(Large Language Models)と人間の専門知識を組み合わせた手法を提案する。 医療情報抽出タスクにおいて,我々の手法を厳格に評価し,我々のアプローチが人的介入を大幅に削減するだけでなく,高い精度を維持していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T19:26:13Z)
• Multilingual Simplification of Medical Texts [49.469685530201716]
  4つの言語で医療領域のための文章整列型多言語テキスト単純化データセットであるMultiCochraneを紹介する。 これらの言語にまたがる微調整およびゼロショットモデルの評価を行い,人間による評価と分析を行った。 モデルは、実行可能な単純化されたテキストを生成することができるが、このデータセットが扱う可能性のある、卓越した課題を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T18:25:07Z)
• Retrieval-Augmented and Knowledge-Grounded Language Models for Faithful Clinical Medicine [68.7814360102644]
  本稿では,Re$3$Writer法を提案する。 本手法が患者の退院指示生成に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T16:34:39Z)
• Self-supervised Answer Retrieval on Clinical Notes [68.87777592015402]
  本稿では,ドメイン固有パスマッチングのためのトランスフォーマー言語モデルをトレーニングするためのルールベースのセルフスーパービジョンであるCAPRを紹介する。 目的をトランスフォーマーベースの4つのアーキテクチャ、コンテキスト文書ベクトル、ビ-、ポリエンコーダ、クロスエンコーダに適用する。 本稿では,ドメイン固有パスの検索において,CAPRが強いベースラインを上回り,ルールベースおよび人間ラベル付きパスを効果的に一般化することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T10:42:52Z)
• CBLUE: A Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark [51.38557174322772]
  中国初のバイオメディカル言語理解評価ベンチマークを提示する。 名前付きエンティティ認識、情報抽出、臨床診断正規化、単文/文対分類を含む自然言語理解タスクのコレクションである。 本研究は,現在の11種類の中国モデルによる実験結果について報告し,その実験結果から,現在最先端のニューラルモデルがヒトの天井よりもはるかに悪い性能を示すことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T12:25:30Z)
• Word-level Text Highlighting of Medical Texts forTelehealth Services [0.0]
  本研究の目的は,異なるテキストハイライト技術が関連する医療状況をどのように捉えることができるかを示すことである。 3つの異なる単語レベルのテキストハイライト手法を実装し評価する。 実験の結果、ニューラルネットワークアプローチは医療関連用語の強調に成功していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T15:13:54Z)
• Paragraph-level Simplification of Medical Texts [35.650619024498425]
  手動の簡略化は生物医学文献の急速に成長する体にスケールしません。 異なる臨床トピックに関連するすべての公開された証拠の技術的およびレイアウト要約からなる英語での平行テキストの新しいコーパスを紹介します。 本研究では,科学テキストを前提としたマスキング型言語モデルから,確率スコアに基づく新たな指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T18:56:05Z)
• Automated Lay Language Summarization of Biomedical Scientific Reviews [16.01452242066412]
  健康リテラシーは適切な健康判断と治療結果の確保において重要な要素として浮上している。 医療用語とこのドメインの専門言語の複雑な構造は、健康情報を解釈するのが特に困難にします。 本稿では,生物医学的レビューの要約を自動生成する新しい課題について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-23T10:01:18Z)
• Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
  我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。 我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。