論文の概要: WangLab at MEDIQA-Chat 2023: Clinical Note Generation from Doctor-Patient Conversations using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02220v2
• Date: Sat, 3 Jun 2023 17:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 01:38:19.394809
• Title: WangLab at MEDIQA-Chat 2023: Clinical Note Generation from Doctor-Patient Conversations using Large Language Models
• Title（参考訳）: WangLab at MEDIQA-Chat 2023:大規模言語モデルを用いた博士論文からの臨床ノートの作成
• Authors: John Giorgi, Augustin Toma, Ronald Xie, Sondra S. Chen, Kevin R. An, Grace X. Zheng, Bo Wang
• Abstract要約: 我々はMEDIQA-Chat 2023の共有タスクを医師と患者との会話から自動的な臨床ノート作成のために提出した。 本稿では,共有タスクデータに事前学習言語モデル(PLM)を1つ,大言語モデル(LLM)を2つ導入し,その2つについて報告する。 専門家の人間の精査は、ICLベースのGPT-4によるアプローチによって生成されたメモが、人間によるメモと同じくらい頻繁に好まれていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3608256778747565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes our submission to the MEDIQA-Chat 2023 shared task for automatic clinical note generation from doctor-patient conversations. We report results for two approaches: the first fine-tunes a pre-trained language model (PLM) on the shared task data, and the second uses few-shot in-context learning (ICL) with a large language model (LLM). Both achieve high performance as measured by automatic metrics (e.g. ROUGE, BERTScore) and ranked second and first, respectively, of all submissions to the shared task. Expert human scrutiny indicates that notes generated via the ICL-based approach with GPT-4 are preferred about as often as human-written notes, making it a promising path toward automated note generation from doctor-patient conversations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MEDIQA-Chat 2023の共有課題として,医師と患者との会話から自動臨床ノート作成を行う。 本稿では,共有タスクデータ上に事前学習された言語モデル(PLM)を第1に微調整し,第2に大規模言語モデル(LLM)を用いたICLを用いた。 どちらも、自動メトリクス(ROUGE、BERTScoreなど)によって測定されたハイパフォーマンスを実現し、共有タスクへの全サブミッションのそれぞれ第2と第1のランク付けを行う。 専門家による精査では、ICLベースのGPT-4によるノート作成は、医師と患者の会話から自動メモ生成への道のりとして、人間書きのメモよりも好まれている。

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