論文の概要: Medical Dialogue: A Survey of Categories, Methods, Evaluation and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10630v1
• Date: Fri, 17 May 2024 08:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 16:32:42.320410
• Title: Medical Dialogue: A Survey of Categories, Methods, Evaluation and Challenges
• Title（参考訳）: 医学対話 : カテゴリー, 方法, 評価, 課題
• Authors: Xiaoming Shi, Zeming Liu, Li Du, Yuxuan Wang, Hongru Wang, Yuhang Guo, Tong Ruan, Jie Xu, Shaoting Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,医療ダイアログシステムの研究成果を調査・整理する。 有名なコンピュータ科学や自然言語処理会議、ジャーナルから325の論文を初期プールで調査している。 医療ダイアログシステム、特に大規模言語モデルにおける大きな課題をリストアップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.204295770270416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper surveys and organizes research works on medical dialog systems, which is an important yet challenging task. Although these systems have been surveyed in the medical community from an application perspective, a systematic review from a rigorous technical perspective has to date remained noticeably absent. As a result, an overview of the categories, methods, and evaluation of medical dialogue systems remain limited and underspecified, hindering the further improvement of this area. To fill this gap, we investigate an initial pool of 325 papers from well-known computer science, and natural language processing conferences and journals, and make an overview. Recently, large language models have shown strong model capacity on downstream tasks, which also reshaped medical dialog systems' foundation. Despite the alluring practical application value, current medical dialogue systems still suffer from problems. To this end, this paper lists the grand challenges of medical dialog systems, especially of large language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療ダイアログシステムの研究成果を調査・整理する。 これらのシステムは応用の観点から医学界で調査されてきたが、厳密な技術的観点からの体系的なレビューは、いまだ顕著に欠落している。 その結果,医療対話システムのカテゴリ,方法,評価の概観は限定的かつ未特定のままであり,この分野のさらなる改善を妨げている。 このギャップを埋めるために、よく知られたコンピュータサイエンス、自然言語処理会議、ジャーナルから325の論文を初期プールで調査し、概観する。 近年,大規模言語モデルは下流タスクにおいて強力なモデル能力を示しており,医療ダイアログシステムの基礎も作り直されている。 実用的な応用価値は高いが、現在の医療対話システムは依然として問題に悩まされている。 本稿では,医療対話システム,特に大規模言語モデルにおける課題を列挙する。

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