論文の概要: EHRTutor: Enhancing Patient Understanding of Discharge Instructions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19212v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 00:46:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 13:48:56.706705
• Title: EHRTutor: Enhancing Patient Understanding of Discharge Instructions
• Title（参考訳）: EHRTutor:患者の放電指示の理解を促進する
• Authors: Zihao Zhang, Zonghai Yao, Huixue Zhou, Feiyun ouyang, Hong Yu
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model(LLM)を利用した,対話型質問応答による患者教育のための革新的なマルチコンポーネントフレームワークであるEHRTutorを提案する。 まず、電子健康記録排出指示に関する質問を定式化する。 そして、各質問をテストとして実施することにより、会話を通じて患者を教育する。最後に、会話の最後に要約を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.343429138567572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have shown success as a tutor in education in various fields. Educating patients about their clinical visits plays a pivotal role in patients' adherence to their treatment plans post-discharge. This paper presents EHRTutor, an innovative multi-component framework leveraging the Large Language Model (LLM) for patient education through conversational question-answering. EHRTutor first formulates questions pertaining to the electronic health record discharge instructions. It then educates the patient through conversation by administering each question as a test. Finally, it generates a summary at the end of the conversation. Evaluation results using LLMs and domain experts have shown a clear preference for EHRTutor over the baseline. Moreover, EHRTutor also offers a framework for generating synthetic patient education dialogues that can be used for future in-house system training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは様々な分野の教育の教師として成功している。 臨床受診を患者に教えることは、退院後の治療計画に患者が固執する上で重要な役割を担っている。 本稿では,大規模言語モデル(llm)を活用した会話型質問応答による患者教育のための革新的多成分フレームワークであるehrtutorを提案する。 EHRTutorはまず、電子健康記録排出指示に関する質問を定式化する。 そして、各質問をテストとして管理することで、会話を通じて患者を教育する。 最後に、会話の最後に要約を生成する。 LLMとドメインエキスパートによる評価結果は、ベースラインよりもEHRTutorの方が明確な選択であることを示している。 さらに、EHRTutorは、将来の社内システムトレーニングに使用できる合成患者教育対話を生成するためのフレームワークも提供する。

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