Fugu-MT 論文翻訳(概要): README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient Education through Data-Centric NLP

論文の概要: README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient Education through Data-Centric NLP

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15561v2
Date: Mon, 15 Apr 2024 18:44:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 23:35:28.098028
Title: README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient Education through Data-Centric NLP
Title（参考訳）: README:データ中心NLPによる医療ジャーゴンのブリッジと患者教育への理解
Authors: Zonghai Yao, Nandyala Siddharth Kantu, Guanghao Wei, Hieu Tran, Zhangqi Duan, Sunjae Kwon, Zhichao Yang, README annotation team, Hong Yu,
Abstract要約: 医療用語を患者に親しみやすい平易な言語に簡略化することを目的とした,レイ定義の自動生成という新たなタスクを導入する。このデータセットは、5万以上のユニークな(医療用語、日常の定義)ペアと30万の言及からなる。また、データフィルタリング、拡張、選択を相乗化してデータ品質を改善する、データ中心のHuman-AIパイプラインも開発しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.432205523734707
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The advancement in healthcare has shifted focus toward patient-centric approaches, particularly in self-care and patient education, facilitated by access to Electronic Health Records (EHR). However, medical jargon in EHRs poses significant challenges in patient comprehension. To address this, we introduce a new task of automatically generating lay definitions, aiming to simplify complex medical terms into patient-friendly lay language. We first created the README dataset, an extensive collection of over 50,000 unique (medical term, lay definition) pairs and 300,000 mentions, each offering context-aware lay definitions manually annotated by domain experts. We have also engineered a data-centric Human-AI pipeline that synergizes data filtering, augmentation, and selection to improve data quality. We then used README as the training data for models and leveraged a Retrieval-Augmented Generation method to reduce hallucinations and improve the quality of model outputs. Our extensive automatic and human evaluations demonstrate that open-source mobile-friendly models, when fine-tuned with high-quality data, are capable of matching or even surpassing the performance of state-of-the-art closed-source large language models like ChatGPT. This research represents a significant stride in closing the knowledge gap in patient education and advancing patient-centric healthcare solutions.
Abstract（参考訳）: 医療の進歩は、患者中心のアプローチ、特にElectronic Health Records(EHR)へのアクセスによって促進されるセルフケアと患者教育に焦点を移している。しかし, EHRの医療ジャーゴンは, 患者の理解に重大な課題をもたらす。そこで我々は,複雑な医療用語を患者フレンドリーなレイ言語に単純化することを目的とした,レイ定義を自動的に生成する新しいタスクを提案する。最初、READMEデータセットを作成しました。これは、5万以上のユニークな(医療用語、レイ定義)ペアと30万の言及の広範なコレクションで、それぞれがドメインの専門家が手動で注釈付けしたコンテキスト対応のレイ定義を提供しています。また、データフィルタリング、拡張、選択を相乗化してデータ品質を改善する、データ中心のHuman-AIパイプラインも開発しました。その後、READMEをモデルトレーニングデータとして使用し、検索補助生成法を用いて幻覚を低減し、モデル出力の品質を向上させる。我々の大規模な自動および人為的評価は、高品質なデータで微調整されたオープンソースのモバイルフレンドリなモデルが、ChatGPTのような最先端のクローズドソースな大規模言語モデルの性能にマッチしたり、超えたりできることを示している。この研究は、患者教育における知識ギャップを解消し、患者中心の医療ソリューションを前進させる重要な取り組みである。

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