論文の概要: CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning Across Dimensions for Text
Generation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04191v1
- Date: Sun, 9 Oct 2022 07:16:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 14:14:12.507958
- Title: CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning Across Dimensions for Text
Generation Models
- Title(参考訳): CHARD:テキスト生成モデルにおける全次元の健康診断
- Authors: Steven Y. Feng, Vivek Khetan, Bogdan Sacaleanu, Anatole Gershman,
Eduard Hovy
- Abstract要約: 我々は、テキスト生成モデルが暗黙的な臨床知識基盤として機能する能力を調べるために、次元にわたって臨床健康に配慮した推論(CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning)を導入し、導入する。
我々は3つの臨床次元にわたる52の健康状態に関する説明からなる関連するデータセットCHARDatを収集・提示する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.2010868060746605
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We motivate and introduce CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning across
Dimensions, to investigate the capability of text generation models to act as
implicit clinical knowledge bases and generate free-flow textual explanations
about various health-related conditions across several dimensions. We collect
and present an associated dataset, CHARDat, consisting of explanations about 52
health conditions across three clinical dimensions. We conduct extensive
experiments using BART and T5 along with data augmentation, and perform
automatic, human, and qualitative analyses. We show that while our models can
perform decently, CHARD is very challenging with strong potential for further
exploration.
- Abstract(参考訳): そこで我々は,CHARD: 臨床健康に配慮した次元間の推論,テキスト生成モデルが暗黙的な臨床知識ベースとして機能すること,および様々な次元にわたる健康関連条件に関する自由フローテキスト説明を生成する能力について考察した。
我々は3つの臨床次元にわたる52の健康状態に関する説明からなる関連するデータセットCHARDatを収集・提示する。
我々はデータ拡張とともにBARTとT5を用いて広範な実験を行い、自動的、人的、定性的な分析を行う。
われわれのモデルでは十分な性能を発揮できるが、CHARDはさらなる探索に強い可能性を秘めている。
関連論文リスト
- SoftTiger: A Clinical Foundation Model for Healthcare Workflows [5.559128550958323]
医療基盤モデルとして設計された臨床用大規模言語モデル(CLaM)であるSoftTigerをリリースし紹介する。
我々は,臨床ノートを臨床データに構造化する上で重要な問題に対処する。
我々は,3つの重要なサブタスク,すなわち国際的患者要約,臨床的印象,医療的出会いのデータを収集し,注釈する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T04:39:16Z) - Knowledge-Informed Machine Learning for Cancer Diagnosis and Prognosis:
A review [2.2268038840298714]
バイオメディカルな知識とデータの融合を取り入れた最先端の機械学習研究について概説する。
機械学習パイプラインにおける知識表現の多様な形態と知識統合の現在の戦略について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T07:01:36Z) - TRIALSCOPE: A Unifying Causal Framework for Scaling Real-World Evidence
Generation with Biomedical Language Models [22.046231408373522]
観測データから実世界の証拠を抽出する統合フレームワークであるTRIALSCOPEについて述べる。
TRIALSCOPEは実世界のデータの高品質な構造化を可能とし,マーキーがん検診に匹敵する結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T15:15:47Z) - Towards Generalist Foundation Model for Radiology by Leveraging
Web-scale 2D&3D Medical Data [66.9359934608229]
この研究はRadFMと呼ばれるRadlogy Foundation Modelの開発を開始することを目的としている。
われわれの知る限りでは、これは2Dスキャンと3Dスキャンによる、最初の大規模で高品質な医療用ビジュアル言語データセットである。
本稿では,モダリティ認識,疾患診断,視覚的質問応答,レポート生成,合理的診断の5つのタスクからなる新しい評価ベンチマークRadBenchを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T17:00:38Z) - Evaluating the feasibility of using Generative Models to generate Chest
X-Ray Data [0.0]
人工胸部X線画像作成のための生成モデルの有用性について検討した。
我々は,ケストX線14データセットを実験に利用し,モデルの性能評価を行った。
その結果,生成した画像は視覚的に説得力があり,分類モデルの精度向上に有効であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T10:36:30Z) - Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations
of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。
我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。
本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T18:07:11Z) - Explainable AI for clinical and remote health applications: a survey on
tabular and time series data [3.655021726150368]
XAIは、特に医療において、さまざまな研究領域やデータタイプに同じ関心を集めていない点に注意が必要だ。
本稿は,過去5年間の文献を概観し,生成した説明のタイプと,それらの関連性や品質を評価するための取り組みについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-14T10:01:29Z) - VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data
for Healthcare Models [85.4333256782337]
VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。
我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。
症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T17:34:13Z) - Variational Topic Inference for Chest X-Ray Report Generation [102.04931207504173]
医療画像のレポート生成は、作業負荷を減らし、臨床実習における診断を支援することを約束する。
近年の研究では、ディープラーニングモデルが自然画像のキャプションに成功していることが示された。
本稿では,自動レポート生成のための変分トピック推論を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T13:34:38Z) - CREATe: Clinical Report Extraction and Annotation Technology [53.731999072534876]
臨床症例報告は、特定の臨床症例の特異な側面を記述した記述である。
これらのレポートを注釈付け、インデックス付け、あるいはキュレートするエンドツーエンドシステムを開発する試みはない。
本稿では,新たな計算資源プラットフォームを提案し,臨床事例レポートの内容の抽出,索引付け,照会を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-28T16:50:14Z) - Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records
Using BERT-based Neural Networks [62.9447303059342]
医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示す。
本稿では,変換器 (BERT) モデルによる2方向表現の分類順序の変更について述べる。
約400万人のユニークな患者訪問からなる、大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-15T09:22:55Z)
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。