論文の概要: MidMed: Towards Mixed-Type Dialogues for Medical Consultation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02923v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 02:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 00:10:12.328758
• Title: MidMed: Towards Mixed-Type Dialogues for Medical Consultation
• Title（参考訳）: midmed:医療相談のための混合型対話に向けて
• Authors: Xiaoming Shi, Zeming Liu, Chuan Wang, Haitao Leng, Kui Xue, Xiaofan Zhang, Shaoting Zhang
• Abstract要約: ほとんどの医療対話システムは、患者が医療相談の前に明確な目標(医療問合せ、外科手術問合せなど)を持つことを前提としている。 医療知識が不足しているため、患者が必要な全てのスロットで明確な目標を決定することは、通常困難である。 そこで我々は,MidMedと呼ばれる人-人-人-混在型医療相談対話コーパスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.676937863407542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most medical dialogue systems assume that patients have clear goals (medicine querying, surgical operation querying, etc.) before medical consultation. However, in many real scenarios, due to the lack of medical knowledge, it is usually difficult for patients to determine clear goals with all necessary slots. In this paper, we identify this challenge as how to construct medical consultation dialogue systems to help patients clarify their goals. To mitigate this challenge, we propose a novel task and create a human-to-human mixed-type medical consultation dialogue corpus, termed MidMed, covering five dialogue types: task-oriented dialogue for diagnosis, recommendation, knowledge-grounded dialogue, QA, and chitchat. MidMed covers four departments (otorhinolaryngology, ophthalmology, skin, and digestive system), with 8,175 dialogues. Furthermore, we build baselines on MidMed and propose an instruction-guiding medical dialogue generation framework, termed InsMed, to address this task. Experimental results show the effectiveness of InsMed.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの医療対話システムは、患者が医療相談の前に明確な目標(医療問合せ、外科手術問合せなど)を持っていると仮定している。 しかし、多くの現実シナリオでは、医学的な知識が不足しているため、患者が必要な全てのスロットで明確な目標を決定することは通常困難である。 本稿では,この課題を,患者の目標を明確にするための医療相談対話システムの構築方法として認識する。 そこで本研究では,この課題を軽減すべく,タスク指向対話,レコメンデーション,知識基盤対話,qa,chitchatの5つの対話タイプをカバーする「midmed」と呼ばれるヒューマン・ツー・ヒューマン混合型医療相談対話コーパスを提案する。 MidMedは4つの部門(耳鼻咽喉科、眼科、皮膚、消化器科)と8,175の対話をカバーしている。 さらに,この課題に対処するため,MidMed上にベースラインを構築し,InsMedと呼ばれる指導指導型医療対話生成フレームワークを提案する。 実験の結果,InsMedの有効性が示された。

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