論文の概要: Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical Consultation Concern Summary Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05134v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 12:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 14:44:00.834378
• Title: Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical Consultation Concern Summary Generation
• Title（参考訳）: はい、これは私が探していたものです! マルチモーダル医療相談の概要作成に向けて
• Authors: Abhisek Tiwari, Shreyangshu Bera, Sriparna Saha, Pushpak Bhattacharyya, Samrat Ghosh
• Abstract要約: マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリ・ジェネレーションの新しい課題を提案する。 患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。 マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリー・ジェネレーション・コーパスを構築。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.42604861624895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Over the past few years, the use of the Internet for healthcare-related tasks has grown by leaps and bounds, posing a challenge in effectively managing and processing information to ensure its efficient utilization. During moments of emotional turmoil and psychological challenges, we frequently turn to the internet as our initial source of support, choosing this over discussing our feelings with others due to the associated social stigma. In this paper, we propose a new task of multi-modal medical concern summary (MMCS) generation, which provides a short and precise summary of patients' major concerns brought up during the consultation. Nonverbal cues, such as patients' gestures and facial expressions, aid in accurately identifying patients' concerns. Doctors also consider patients' personal information, such as age and gender, in order to describe the medical condition appropriately. Motivated by the potential efficacy of patients' personal context and visual gestures, we propose a transformer-based multi-task, multi-modal intent-recognition, and medical concern summary generation (IR-MMCSG) system. Furthermore, we propose a multitasking framework for intent recognition and medical concern summary generation for doctor-patient consultations. We construct the first multi-modal medical concern summary generation (MM-MediConSummation) corpus, which includes patient-doctor consultations annotated with medical concern summaries, intents, patient personal information, doctor's recommendations, and keywords. Our experiments and analysis demonstrate (a) the significant role of patients' expressions/gestures and their personal information in intent identification and medical concern summary generation, and (b) the strong correlation between intent recognition and patients' medical concern summary generation The dataset and source code are available at https://github.com/NLP-RL/MMCSG.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、医療関連のタスクにおけるインターネットの利用は、飛躍と限界によって増大し、情報の効率的な管理と処理において、その効率的な利用を確保する上での課題となっている。 感情的な混乱と心理的な課題の瞬間に、私たちはしばしばインターネットを最初の支援源として利用し、関連する社会的汚職のために他人と感情を議論することよりも、これを選択します。 本稿では,マルチモーダル・メディカル・アセスメント・サマリー(MMCS)の新たな課題を提案する。 患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。 医師は患者の健康状態を適切に記述するために、年齢や性別といった患者の個人情報も考慮している。 患者の個人的状況と視覚的ジェスチャーの潜在的有効性から, トランスフォーマーベースのマルチタスク, マルチモーダルな意図認識, 医療関係要約生成システム(IR-MMCSG)を提案する。 さらに,医師・患者相談における意図認識と医療関係要約生成のためのマルチタスキングフレームワークを提案する。 本研究は,医療関係の要約,意図,患者個人情報,医師の推薦,キーワードを付加した患者医師相談を含む,最初のマルチモーダル医療関係要約生成コーパスを構築した。 私たちの実験と分析は (a)意図の特定及び医学的関心事要約作成における患者の表現・行動とその個人情報の意義 b) 意図認識と患者の医療関連事項の要約生成の相関性 データセットとソースコードはhttps://github.com/NLP-RL/MMCSGで公開されている。

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