論文の概要: Healthcare Copilot: Eliciting the Power of General LLMs for Medical Consultation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13408v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 22:26:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 18:00:17.828887
• Title: Healthcare Copilot: Eliciting the Power of General LLMs for Medical Consultation
• Title（参考訳）: 医療コパイロット:医療相談における一般LLMの力の排除
• Authors: Zhiyao Ren, Yibing Zhan, Baosheng Yu, Liang Ding, Dacheng Tao
• Abstract要約: 医療相談用に設計された医療コパイロットの構築について紹介する。 提案した医療コパイロットは,(1)効果的で安全な患者との対話に責任を負う対話コンポーネント,2)現在の会話データと過去の患者情報の両方を記憶する記憶コンポーネント,3)処理コンポーネント,そして,対話全体を要約し,報告を生成する。 提案したヘルスケア・コパイロットを評価するために,ChatGPT を用いた仮想患者とコーピロとの対話を行う仮想患者と,対話の質を評価するための評価器の2つの役割を自動評価する手法を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.22329536480976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The copilot framework, which aims to enhance and tailor large language models (LLMs) for specific complex tasks without requiring fine-tuning, is gaining increasing attention from the community. In this paper, we introduce the construction of a Healthcare Copilot designed for medical consultation. The proposed Healthcare Copilot comprises three main components: 1) the Dialogue component, responsible for effective and safe patient interactions; 2) the Memory component, storing both current conversation data and historical patient information; and 3) the Processing component, summarizing the entire dialogue and generating reports. To evaluate the proposed Healthcare Copilot, we implement an auto-evaluation scheme using ChatGPT for two roles: as a virtual patient engaging in dialogue with the copilot, and as an evaluator to assess the quality of the dialogue. Extensive results demonstrate that the proposed Healthcare Copilot significantly enhances the capabilities of general LLMs for medical consultations in terms of inquiry capability, conversational fluency, response accuracy, and safety. Furthermore, we conduct ablation studies to highlight the contribution of each individual module in the Healthcare Copilot. Code will be made publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 特定の複雑なタスクに対して,微調整を必要とせずに大規模言語モデル(LLM)を拡張・調整することを目的としたコピロフレームワークは,コミュニティから注目を集めている。 本稿では,医療相談のための医療コパイロットの構築について紹介する。 提案されているヘルスケアコパイロットは3つの主要コンポーネントから構成される。 1) 効果的かつ安全な患者の相互作用に責任を負う対話成分 2)現在の会話データと過去の患者の情報の両方を格納するメモリコンポーネント,及び 3) 処理コンポーネントは、対話全体を要約し、レポートを生成する。 提案したヘルスケア・コパイロットを評価するために,ChatGPT を用いた仮想患者とコーピロとの対話を行う仮想患者と,対話の質を評価するための評価器の2つの役割を自動評価する手法を実装した。 以上の結果から,提案した医療コパイロットは,調査能力,会話の流速,応答精度,安全性の観点から,医療相談における一般LLMの能力を大幅に向上させることが示された。 さらに,医療コパイロットにおける各モジュールの貢献を明らかにするためにアブレーション研究を行っている。 コードはGitHubで公開されている。

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