論文の概要: Is In-hospital Meta-information Useful for Abstractive Discharge Summary Generation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06002v1
• Date: Fri, 10 Mar 2023 16:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 14:35:06.759009
• Title: Is In-hospital Meta-information Useful for Abstractive Discharge Summary Generation?
• Title（参考訳）: 院内メタ情報は抽象放電生成に有用か?
• Authors: Kenichiro Ando, Mamoru Komachi, Takashi Okumura, Hiromasa Horiguchi, Yuji Matsumoto
• Abstract要約: 本稿では,要約作業における医療メタ情報の有効性について検討する。 EHRシステムから4種類のメタ情報を取得し,各メタ情報をシーケンス・ツー・シーケンス・モデルにエンコードする。 日本のEHRを用いて、メタ情報エンコードされたモデルはROUGE-1を4.45ポイント、BERTScoreを3.77ポイント増加させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.195233641408233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During the patient's hospitalization, the physician must record daily observations of the patient and summarize them into a brief document called "discharge summary" when the patient is discharged. Automated generation of discharge summary can greatly relieve the physicians' burden, and has been addressed recently in the research community. Most previous studies of discharge summary generation using the sequence-to-sequence architecture focus on only inpatient notes for input. However, electric health records (EHR) also have rich structured metadata (e.g., hospital, physician, disease, length of stay, etc.) that might be useful. This paper investigates the effectiveness of medical meta-information for summarization tasks. We obtain four types of meta-information from the EHR systems and encode each meta-information into a sequence-to-sequence model. Using Japanese EHRs, meta-information encoded models increased ROUGE-1 by up to 4.45 points and BERTScore by 3.77 points over the vanilla Longformer. Also, we found that the encoded meta-information improves the precisions of its related terms in the outputs. Our results showed the benefit of the use of medical meta-information.
• Abstract（参考訳）: 患者の入院中、医師は患者の日々の観察を記録し、患者の退院時に「退院要領」と呼ばれる簡単な文書にまとめなければならない。 退院サマリーの自動生成は医師の負担を大幅に軽減し,近年,研究コミュニティで取り組まれている。 シーケンス・ツー・シーケンス・アーキテクチャを用いた放電サマリー生成のこれまでの研究は、入力のための患者ノートのみに重点を置いていた。 しかし、電気健康記録(EHR)は、有用なような豊富な構造化されたメタデータ(例えば、病院、医師、病気、滞在時間など)も持っている。 本稿では,要約作業における医療メタ情報の有効性について検討する。 EHRシステムから4種類のメタ情報を取得し,各メタ情報をシーケンス・ツー・シーケンス・モデルにエンコードする。 日本のEHRを用いて、メタ情報符号化モデルはROUGE-1を4.45ポイント、BERTScoreを3.77ポイント増加させた。 また,エンコードされたメタ情報は,出力の関連項の精度を向上させることを見出した。 その結果,医療メタ情報の利用のメリットが示された。

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