Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling Patient-side Disease Prediction via the Integration of Patient Narratives

論文の概要: Enabling Patient-side Disease Prediction via the Integration of Patient Narratives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02935v1
Date: Sun, 5 May 2024 13:54:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 17:40:45.781651
Title: Enabling Patient-side Disease Prediction via the Integration of Patient Narratives
Title（参考訳）: 患者のナラティブの統合による患者側疾患の予測
Authors: Zhixiang Su, Yinan Zhang, Jiazheng Jing, Jie Xiao, Zhiqi Shen,
Abstract要約: 患者側から疾患予測を行うために,PoMP(Personalized Medical Disease Prediction)を提案する。 PoMPは、テキスト記述や人口統計情報を含む患者の健康物語を用いて病気を予測する。我々は,Hodfの現実世界データを用いて,PoMPの有効性を示す広範囲な実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.14970943544095
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Disease prediction holds considerable significance in modern healthcare, because of its crucial role in facilitating early intervention and implementing effective prevention measures. However, most recent disease prediction approaches heavily rely on laboratory test outcomes (e.g., blood tests and medical imaging from X-rays). Gaining access to such data for precise disease prediction is often a complex task from the standpoint of a patient and is always only available post-patient consultation. To make disease prediction available from patient-side, we propose Personalized Medical Disease Prediction (PoMP), which predicts diseases using patient health narratives including textual descriptions and demographic information. By applying PoMP, patients can gain a clearer comprehension of their conditions, empowering them to directly seek appropriate medical specialists and thereby reducing the time spent navigating healthcare communication to locate suitable doctors. We conducted extensive experiments using real-world data from Haodf to showcase the effectiveness of PoMP.
Abstract（参考訳）: 病気の予測は、早期介入の促進と効果的な予防対策の実施において重要な役割を担っているため、現代医療においてかなりの重要性を持っている。しかし、最近の病気予測アプローチは、検査結果(例えば、血液検査、X線からの医療画像など)に大きく依存している。正確な疾患予測のためにそのようなデータにアクセスすることは、患者の立場から見れば複雑な作業であり、常に患者の後の相談でのみ利用可能である。患者側から病気の予測を可能にするために,テキスト記述や人口統計情報を含む患者健康物語を用いた疾患の予測を行うPersonalized Medical Disease Prediction (PoMP)を提案する。 PoMPを適用することで、患者は自分の症状をより明確に理解し、適切な医療専門家を直接探すことを可能にし、適切な医師を見つけるために医療コミュニケーションをナビゲートするのに費やす時間を短縮することができる。我々は,Hodfの現実世界データを用いて,PoMPの有効性を示す広範囲な実験を行った。

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