論文の概要: Plug-and-Play Medical Dialogue System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11508v1
• Date: Fri, 19 May 2023 08:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 15:37:10.545850
• Title: Plug-and-Play Medical Dialogue System
• Title（参考訳）: プラグアンドプレイ医療対話システム
• Authors: Chengfeng Dou, Zhi Jin, Wenping Jiao, Haiyan Zhao, Zhenwei Tao, Yongqiang Zhao
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)による適切な対話行動を容易にするプラグイン・アンド・プレイ医療対話システムを提案する。 PGモジュールは、グローバルとローカルの両方の観点から対話情報をキャプチャするように設計されている。 RRモジュールは細調整されたSLMを応答フィルタとして組み込み、LLMが生成する適切な応答を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.236185595609395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical dialogue systems aim to provide accurate answers to patients, necessitating specific domain knowledge. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated their exceptional capabilities in the medical Q&A domain, indicating a rich understanding of common sense. However, LLMs are insufficient for direct diagnosis due to the absence of diagnostic strategies. The conventional approach to address this challenge involves expensive fine-tuning of LLMs. Alternatively, a more appealing solution is the development of a plugin that empowers LLMs to perform medical conversation tasks. Drawing inspiration from in-context learning, we propose PlugMed, a Plug-and-Play Medical Dialogue System that facilitates appropriate dialogue actions by LLMs through two modules: the prompt generation (PG) module and the response ranking (RR) module. The PG module is designed to capture dialogue information from both global and local perspectives. It selects suitable prompts by assessing their similarity to the entire dialogue history and recent utterances grouped by patient symptoms, respectively. Additionally, the RR module incorporates fine-tuned SLMs as response filters and selects appropriate responses generated by LLMs. Moreover, we devise a novel evaluation method based on intent and medical entities matching to assess the efficacy of dialogue strategies in medical conversations more effectively. Experimental evaluations conducted on three unlabeled medical dialogue datasets, including both automatic and manual assessments, demonstrate that our model surpasses the strong fine-tuning baselines.
• Abstract（参考訳）: 医療対話システムは、特定のドメイン知識を必要とする患者に正確な回答を提供することを目的としている。 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、医学的Q&A領域におけるその例外的な能力を実証しており、常識の深い理解を示している。 しかし, LLMは診断戦略が欠如しているため, 直接診断には不十分である。 この課題に対処する従来のアプローチは、高価なllmの微調整を伴う。 あるいは、より魅力的なソリューションは、llmが医療会話タスクを実行できるプラグインの開発である。 In-context Learning からインスピレーションを得た PlugMed は,LLM による適切な対話動作を容易にするプラグイン・アンド・プレイ型医療対話システムであり,プロンプト生成 (PG) モジュールと応答ランキング (RR) モジュールである。 PGモジュールは、グローバルとローカルの両方の観点から対話情報をキャプチャするように設計されている。 患者の症状によってグループ化された対話履歴と最近の発話との類似性を評価することで、適切なプロンプトを選択する。 さらに、RRモジュールは細調整されたSLMを応答フィルタとして組み込み、LLMが生成する適切な応答を選択する。 さらに,医療対話における対話戦略の有効性をより効果的に評価するために,意図に基づく新しい評価手法と医療機関を考案する。 自動評価と手動評価の両方を含む3つのラベルなしの医療対話データセットで行った実験評価により,本モデルが強力な微調整基準を超えることが示された。

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