論文の概要: A Benchmark for Automatic Medical Consultation System: Frameworks, Tasks and Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08997v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 16:43:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 14:32:44.091832
• Title: A Benchmark for Automatic Medical Consultation System: Frameworks, Tasks and Datasets
• Title（参考訳）: 自動医療相談システムのためのベンチマーク:フレームワーク,タスク,データセット
• Authors: Wei Chen, Zhiwei Li, Hongyi Fang, Qianyuan Yao, Cheng Zhong, Jianye Hao, Qi Zhang, Xuanjing Huang, J iajie Peng, Zhongyu Wei
• Abstract要約: 本稿では,医師と患者との対話理解とタスク指向インタラクションという,医療相談の自動化を支援する2つの枠組みを提案する。 マルチレベルな微粒なアノテーションを付加した新しい大規模医療対話データセットが導入された。 本稿では,各タスクに対するベンチマーク結果のセットを報告し,データセットのユーザビリティを示し,今後の研究のベースラインを設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.32630628211803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, interest has arisen in using machine learning to improve the efficiency of automatic medical consultation and enhance patient experience. In this paper, we propose two frameworks to support automatic medical consultation, namely doctor-patient dialogue understanding and task-oriented interaction. A new large medical dialogue dataset with multi-level fine-grained annotations is introduced and five independent tasks are established, including named entity recognition, dialogue act classification, symptom label inference, medical report generation and diagnosis-oriented dialogue policy. We report a set of benchmark results for each task, which shows the usability of the dataset and sets a baseline for future studies.
• Abstract（参考訳）: 近年,機械学習による医療相談の効率化や患者体験の向上への関心が高まっている。 本稿では,医師と患者の対話理解とタスク指向インタラクションという,医療相談の自動化を支援する2つの枠組みを提案する。 マルチレベルな微粒なアノテーションを持つ新しい医療対話データセットを導入し、名前付きエンティティ認識、対話行為分類、症状ラベル推論、医療報告生成、診断指向対話ポリシーを含む5つの独立したタスクを確立する。 各タスクに対するベンチマーク結果のセットを報告し,データセットのユーザビリティを示し,今後の研究のベースラインを設定する。

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