論文の概要: Text2MDT: Extracting Medical Decision Trees from Medical Texts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02034v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 02:33:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 16:10:08.504444
- Title: Text2MDT: Extracting Medical Decision Trees from Medical Texts
- Title（参考訳）: text2mdt: 医学テキストから医学的決定木を抽出する
- Authors: Wei Zhu and Wenfeng Li and Xing Tian and Pengfei Wang and Xiaoling
Wang and Jin Chen and Yuanbin Wu and Yuan Ni and Guotong Xie
- Abstract要約: 医療用テキストから医療用決定木(MDT)を自動的に抽出する新しいタスクであるText2MDTを提案する。
我々は、MDTの形式を標準化し、医学専門家の参加を得て、中国語で注釈付きテキスト・トゥ・MDTデータセットを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.58610255918941
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge of the medical decision process, which can be modeled as medical
decision trees (MDTs), is critical to build clinical decision support systems.
However, the current MDT construction methods rely heavily on time-consuming
and laborious manual annotation. In this work, we propose a novel task,
Text2MDT, to explore the automatic extraction of MDTs from medical texts such
as medical guidelines and textbooks. We normalize the form of the MDT and
create an annotated Text-to-MDT dataset in Chinese with the participation of
medical experts. We investigate two different methods for the Text2MDT tasks:
(a) an end-to-end framework which only relies on a GPT style large language
models (LLM) instruction tuning to generate all the node information and tree
structures. (b) The pipeline framework which decomposes the Text2MDT task to
three subtasks. Experiments on our Text2MDT dataset demonstrate that: (a) the
end-to-end method basd on LLMs (7B parameters or larger) show promising
results, and successfully outperform the pipeline methods. (b) The
chain-of-thought (COT) prompting method \cite{Wei2022ChainOT} can improve the
performance of the fine-tuned LLMs on the Text2MDT test set. (c) the
lightweight pipelined method based on encoder-based pretrained models can
perform comparably with LLMs with model complexity two magnititudes smaller.
Our Text2MDT dataset is open-sourced at
\url{https://tianchi.aliyun.com/dataset/95414}, and the source codes are
open-sourced at \url{https://github.com/michael-wzhu/text2dt}.
- Abstract（参考訳）: 医療決定木(MDT)としてモデル化できる医療決定プロセスの知識は,臨床意思決定支援システムの構築に不可欠である。
しかし、現在の MDT の構築方法は、時間と手間のかかるマニュアルアノテーションに大きく依存している。
本研究では,医療ガイドラインや教科書などの医療用テキストからMDTを自動的に抽出するタスクであるText2MDTを提案する。
我々はMDTの形式を標準化し、医学専門家の参加で中国語で注釈付きテキスト・トゥ・MDTデータセットを作成する。
Text2MDTタスクの2つの異なる方法について検討する。
(a) GPTスタイルの大規模言語モデル(LLM)命令チューニングのみに依存するエンドツーエンドのフレームワークで、すべてのノード情報とツリー構造を生成する。
b) Text2MDTタスクを3つのサブタスクに分解するパイプラインフレームワーク。
Text2MDTデータセットの実験では、次のように示されています。
(a) LLM(7Bパラメータ以上)をベースとしたエンドツーエンドの手法は,有望な結果を示し,パイプライン手法よりも優れていた。
b) チェーン・オブ・シークレット(COT) プロンプト法 \cite{Wei2022ChainOT} は Text2MDT テストセット上での微調整 LLM の性能を向上させることができる。
c) エンコーダに基づく事前学習モデルに基づく軽量パイプライン方式は,モデルの複雑さが2倍小さいllmと同等に動作する。
私たちのtext2mdtデータセットは、 \url{https://tianchi.aliyun.com/dataset/95414}でオープンソースであり、ソースコードは \url{https://github.com/michael-wzhu/text2dt}でオープンソースです。
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