論文の概要: Overview of the Problem List Summarization (ProbSum) 2023 Shared Task on
Summarizing Patients' Active Diagnoses and Problems from Electronic Health
Record Progress Notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05270v1
- Date: Thu, 8 Jun 2023 15:19:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 13:46:47.970356
- Title: Overview of the Problem List Summarization (ProbSum) 2023 Shared Task on
Summarizing Patients' Active Diagnoses and Problems from Electronic Health
Record Progress Notes
- Title(参考訳): 課題リスト要約(ProbSum)2023 患者の活動診断の共有課題と電子健康記録の進歩ノートからの問題点
- Authors: Yanjun Gao, Dmitriy Dligach, Timothy Miller, Matthew M. Churpek, Majid
Afshar
- Abstract要約: BioNLP Workshop 2023は、問題リスト要約に関する共有タスクの立ち上げを開始した(ProbSum)。
参加者の目標は,重篤な患者の入院から収集した毎日のケアノートからのインプットを用いて,診断と問題のリストを作成するモデルを開発することである。
8つのチームが最終システムを共有タスクのリーダーボードに提出しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.222442967088892
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The BioNLP Workshop 2023 initiated the launch of a shared task on Problem
List Summarization (ProbSum) in January 2023. The aim of this shared task is to
attract future research efforts in building NLP models for real-world
diagnostic decision support applications, where a system generating relevant
and accurate diagnoses will augment the healthcare providers decision-making
process and improve the quality of care for patients. The goal for participants
is to develop models that generated a list of diagnoses and problems using
input from the daily care notes collected from the hospitalization of
critically ill patients. Eight teams submitted their final systems to the
shared task leaderboard. In this paper, we describe the tasks, datasets,
evaluation metrics, and baseline systems. Additionally, the techniques and
results of the evaluation of the different approaches tried by the
participating teams are summarized.
- Abstract(参考訳): BioNLP Workshop 2023は2023年1月に問題リスト要約(ProbSum)の共有タスクの立ち上げを開始した。
この共有タスクの目的は、実世界の診断意思決定支援アプリケーションのためのNLPモデルの構築において、医療提供者による意思決定プロセスを強化し、患者のケアの質を向上させることを目的としている。
参加者の目標は,重篤な患者の入院から収集した毎日のケアノートからの入力を用いて,診断と問題のリストを作成するモデルを開発することである。
8チームが最終システムを共有タスクリーダボードに提出した。
本稿では,タスク,データセット,評価指標,ベースラインシステムについて述べる。
さらに、参加チームによって試みられた異なるアプローチの評価手法と結果を要約する。
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