論文の概要: Tranformer-based classification of user queries for medical consultancy
with respect to expert specialisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14662v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 04:36:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 15:05:13.087910
- Title: Tranformer-based classification of user queries for medical consultancy
with respect to expert specialisation
- Title（参考訳）: 専門家専門性を考慮したトランフォーマーによる医療相談用ユーザクエリの分類
- Authors: Dmitry Lyutkin, Andrey Soloviev, Dmitry Zhukov, Denis Pozdnyakov,
Muhammad Shahid Iqbal Malik, Dmitry I. Ignatov
- Abstract要約: 本稿では,RuBERTモデルを応用して,医療相談分野におけるユーザからの問い合わせを分類する革新的な戦略を提案する。
我々は、クエリーと特定の医療専門知識の正確な対応を容易にする様々なデータセット上で、事前学習したRuBERTモデルを微調整した。
われわれのアプローチは、心臓科、神経学、皮膚科などの医学領域にまたがる優れた一般化を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.124390946636936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The need for skilled medical support is growing in the era of digital
healthcare. This research presents an innovative strategy, utilising the RuBERT
model, for categorising user inquiries in the field of medical consultation
with a focus on expert specialisation. By harnessing the capabilities of
transformers, we fine-tuned the pre-trained RuBERT model on a varied dataset,
which facilitates precise correspondence between queries and particular medical
specialisms. Using a comprehensive dataset, we have demonstrated our approach's
superior performance with an F1-score of over 92%, calculated through both
cross-validation and the traditional split of test and train datasets. Our
approach has shown excellent generalisation across medical domains such as
cardiology, neurology and dermatology. This methodology provides practical
benefits by directing users to appropriate specialists for prompt and targeted
medical advice. It also enhances healthcare system efficiency, reduces
practitioner burden, and improves patient care quality. In summary, our
suggested strategy facilitates the attainment of specific medical knowledge,
offering prompt and precise advice within the digital healthcare field.
- Abstract（参考訳）: デジタル医療の時代には、熟練した医療支援の必要性が高まっている。
本研究は、専門家の専門性を重視した医療相談分野におけるユーザからの問い合わせを分類するための、RuBERTモデルを活用した革新的な戦略を提案する。
トランスフォーマーの能力を利用することで,トレーニング済みのrubertモデルをさまざまなデータセットに微調整することで,クエリと特定の医療専門分野との正確な対応を可能にした。
総合的なデータセットを用いて,テストデータセットとトレーニングデータセットの相互評価および従来の分割によって計算した,f1-scoreが92%以上という,当社のアプローチの優れた性能を実証した。
われわれのアプローチは、心臓科、神経学、皮膚科などの医学領域にまたがる優れた一般化を示している。
この方法論は、ユーザに適切な専門家を誘導し、迅速かつターゲットとした医療アドバイスを提供する。
また、医療システムの効率を高め、実践者の負担を軽減し、患者のケア品質を向上させる。
まとめると、提案する戦略は特定の医療知識の獲得を促進し、デジタル医療分野における迅速な正確なアドバイスを提供する。
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