論文の概要: ECG-QA: A Comprehensive Question Answering Dataset Combined With Electrocardiogram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15681v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 07:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-02 13:16:56.774432
• Title: ECG-QA: A Comprehensive Question Answering Dataset Combined With Electrocardiogram
• Title（参考訳）: ECG-QA:心電図と総合的質問応答データ
• Authors: Jungwoo Oh, Seongsu Bae, Gyubok Lee, Joon-myoung Kwon, Edward Choi
• Abstract要約: ECG-QAは、ECG分析用に特別に設計された最初のデータセットである。 データセットには70の質問テンプレートが含まれており、幅広い臨床関連ECGトピックをカバーしている。 我々のデータセットには、異なる2つのECGの比較分析を必要とするものを含む、多様なECG解釈質問が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.005120222526845
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Question answering (QA) in the field of healthcare has received much attention due to significant advancements in natural language processing. However, existing healthcare QA datasets primarily focus on medical images, clinical notes, or structured electronic health record tables. This leaves the vast potential of combining electrocardiogram (ECG) data with these systems largely untapped. To address this gap, we present ECG-QA, the first QA dataset specifically designed for ECG analysis. The dataset comprises a total of 70 question templates that cover a wide range of clinically relevant ECG topics, each validated by an ECG expert to ensure their clinical utility. As a result, our dataset includes diverse ECG interpretation questions, including those that require a comparative analysis of two different ECGs. In addition, we have conducted numerous experiments to provide valuable insights for future research directions. We believe that ECG-QA will serve as a valuable resource for the development of intelligent QA systems capable of assisting clinicians in ECG interpretations.
• Abstract（参考訳）: 医療分野における質問応答(QA)は,自然言語処理の進歩により注目されている。 しかし、既存の医療QAデータセットは主に医療画像、臨床ノート、構造化された電子健康記録表に焦点を当てている。 このことは、心電図(ECG)データをこれらのシステムに組み込む大きな可能性を残している。 このギャップに対処するため,ECG分析用に設計された最初のQAデータセットであるECG-QAを提案する。 データセットには70の質問テンプレートが含まれており、それぞれがECGの専門家によって臨床的有用性を保証するために検証されている。 その結果、我々のデータセットは2つの異なるECGの比較分析を必要とするものを含む多様なECG解釈質問を含んでいる。 また,今後の研究に有用な知見を提供するために,数多くの実験を行った。 我々は,心電図の解釈において臨床医を支援する知的QAシステムの開発において,心電図QAが貴重な資源となると考えている。

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