論文の概要: NoteChat: A Dataset of Synthetic Doctor-Patient Conversations
Conditioned on Clinical Notes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15959v2
- Date: Fri, 29 Dec 2023 15:50:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 01:24:22.791250
- Title: NoteChat: A Dataset of Synthetic Doctor-Patient Conversations
Conditioned on Clinical Notes
- Title（参考訳）: notechat: 臨床ノートに基づく総合的な医師・患者会話のデータセット
- Authors: Junda Wang, Zonghai Yao, Zhichao Yang, Huixue Zhou, Rumeng Li, Xun
Wang, Yucheng Xu, Hong Yu
- Abstract要約: NoteChatは、Large Language Models (LLMs)を活用して、患者と物理学者の対話を生成する新しい協調型マルチエージェントフレームワークである。
NoteChatは、臨床ノートに基づいた優れた合成患者と物理学の対話を生成する際に、ドメインの専門家によって、ChatGPTやGPT-4のような最先端のモデルを22.78%まで大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.038716318441377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce NoteChat, a novel cooperative multi-agent framework leveraging
Large Language Models (LLMs) to generate patient-physician dialogues. NoteChat
embodies the principle that an ensemble of role-specific LLMs, through
structured role-play and strategic prompting, can perform their assigned roles
more effectively. The synergy among these role-playing LLMs results in a
cohesive and efficient dialogue generation. Evaluation on MTS-dialogue, a
benchmark dataset for patient-physician dialogues-note pairs, shows that models
trained with the augmented synthetic patient-physician dialogues by NoteChat
outperforms other state-of-the-art models for generating clinical notes. Our
comprehensive automatic and human evaluation demonstrates that NoteChat
substantially surpasses state-of-the-art models like ChatGPT and GPT-4 up to
22.78% by domain experts in generating superior synthetic patient-physician
dialogues based on clinical notes. NoteChat has the potential to engage
patients directly and help clinical documentation, a leading cause of physician
burnout.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(llms)を活用した新しい協調型マルチエージェントフレームワークであるnotechatを紹介する。
NoteChatは、構造化されたロールプレイと戦略的プロンプトを通じて、ロール固有のLLMのアンサンブルが、割り当てられたロールをより効果的に実行できるという原則を具体化している。
これらのロールプレイング LLM 間の相乗効果は結合的で効率的な対話生成をもたらす。
MTS-ダイアログ(MTS-dialogue, MTS-dialogue)の評価では、NoteChatによる強化された患者-生理的ダイアログで訓練されたモデルは、臨床ノートを生成するための他の最先端モデルよりも優れている。
我々の総合的な自動評価と人的評価は、NoteChatがChatGPTやGPT-4のような最先端のモデルを大幅に上回り、ドメインの専門家が臨床ノートに基づいて優れた合成患者と物理学の対話を生成することを実証している。
NoteChatは、医師が燃え尽きる主な原因である、患者に直接関与し、臨床ドキュメントを支援する可能性がある。
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