Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fine-Tuned Large Language Models for Symptom Recognition from Spanish Clinical Text

論文の概要: Fine-Tuned Large Language Models for Symptom Recognition from Spanish Clinical Text

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15780v1
Date: Sun, 28 Jan 2024 22:11:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 16:39:00.614573
Title: Fine-Tuned Large Language Models for Symptom Recognition from Spanish Clinical Text
Title（参考訳）: スペイン語臨床テキストからの症状認識のための微調整大言語モデル
Authors: Mai A. Shaaban, Abbas Akkasi, Adnan Khan, Majid Komeili, Mohammad Yaqub
Abstract要約: 本研究はスペイン医学文献における症状,徴候,所見の検出に関する共通課題である。オーガナイザがリリースしたデータと、微調整された大きな言語モデルのセットを組み合わせます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.918493795610175
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The accurate recognition of symptoms in clinical reports is significantly important in the fields of healthcare and biomedical natural language processing. These entities serve as essential building blocks for clinical information extraction, enabling retrieval of critical medical insights from vast amounts of textual data. Furthermore, the ability to identify and categorize these entities is fundamental for developing advanced clinical decision support systems, aiding healthcare professionals in diagnosis and treatment planning. In this study, we participated in SympTEMIST, a shared task on the detection of symptoms, signs and findings in Spanish medical documents. We combine a set of large language models fine-tuned with the data released by the organizers.
Abstract（参考訳）: 臨床報告における症状の正確な認識は、医療や生物医学の自然言語処理の分野で非常に重要である。これらのエンティティは臨床情報抽出に不可欠なビルディングブロックとして機能し、大量のテキストデータから重要な医学的洞察を検索することができる。さらに、これらの実体を識別・分類する能力は、医療専門家の診断・治療計画を支援する高度な臨床意思決定支援システムの開発に基礎的である。本研究では,スペイン医学文献における症状,徴候,所見の共有化に関する課題であるSympTEMISTに参加した。オーガナイザがリリースしたデータと、微調整された大きな言語モデルのセットを組み合わせます。

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