論文の概要: The Point of View of a Sentiment: Towards Clinician Bias Detection in Psychiatric Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20582v1
• Date: Fri, 31 May 2024 02:28:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:46:08.109656
• Title: The Point of View of a Sentiment: Towards Clinician Bias Detection in Psychiatric Notes
• Title（参考訳）: 感覚の視点:精神医学的ノートにおける臨床バイアス検出に向けて
• Authors: Alissa A. Valentine, Lauren A. Lepow, Alexander W. Charney, Isotta Landi,
• Abstract要約: 本研究の目的は, 精神科臨床ノートに表される感情を, 読者の視点に基づいて識別することである。 提案手法は,3つの大言語モデルを用いて文によって伝達される感情を,提供者や非提案者の観点から分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.65514468447604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In psychiatry, negative patient descriptions and stigmatizing language can contribute to healthcare disparities in two ways: (1) read by patients they can harm their trust and engagement with the medical center; (2) read by future providers they may negatively influence the future perspective of a patient. By leveraging large language models, this work aims to identify the sentiment expressed in psychiatric clinical notes based on the reader's point of view. Extracting sentences from the Mount Sinai Health System's large and diverse clinical notes, we used prompts and in-context learning to adapt three large language models (GPT-3.5, Llama 2, Mistral) to classify the sentiment conveyed by the sentences according to the provider or non-provider point of view. Results showed that GPT-3.5 aligns best to provider point of view, whereas Mistral aligns best to non-provider point of view.
• Abstract（参考訳）: 精神医学では, 負の患者説明と便秘言語は, 1) 医療センターとの信頼とエンゲージメントを損なう患者から読み, (2) 将来の提供者から読み, 患者の将来的な視点に悪影響を及ぼす可能性がある。 本研究は, 大規模言語モデルを活用することにより, 精神科臨床ノートに表される感情を, 読者の視点に基づいて識別することを目的とする。 マウント・シナイ・ヘルス・システム(Mount Sinai Health System)の大規模・多種多様な臨床ノートから文章を抽出し,3つの大言語モデル(GPT-3.5, Llama 2, Mistral)を用いて,提供者やノンプロビデンスの観点から文章が伝達する感情を分類した。 その結果, GPT-3.5は提供者視点に最良であるのに対し, Mistralは非提供者視点に最良であることがわかった。

関連論文リスト

• Detecting anxiety and depression in dialogues: a multi-label and explainable approach [5.635300481123079]
  不安と抑うつは世界中で最も一般的なメンタルヘルスの問題であり、人口の非無視的な部分に影響を及ぼす。 本研究では、不安と抑うつの多ラベル分類のための全く新しいシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T15:29:46Z)
• "Nothing Abnormal": Disambiguating Medical Reports via Contrastive Knowledge Infusion [6.9551174393701345]
  コントラスト型事前学習と摂動型書き換えに基づく書き換えアルゴリズムを提案する。 胸部報告に基づくOpenI-Annotatedと、一般的な医療報告に基づくVA-Annotatedの2つのデータセットを作成しました。 提案アルゴリズムは,高内容忠実度で少ないあいまいな方法で文を効果的に書き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T02:01:20Z)
• Semantic Coherence Markers for the Early Diagnosis of the Alzheimer Disease [0.0]
  パープレキシティはもともと、与えられた言語モデルがテキストシーケンスを予測するのにどの程度適しているかを評価するための情報理論の尺度として考え出された。 我々は2グラムから5グラムまでのN-gramとトランスフォーマーベース言語モデルであるGPT-2を多種多様な言語モデルに適用した。 ベストパフォーマンスモデルでは、ADクラスと制御対象の両方から対象を分類する際に、完全精度とFスコア(精度/特異度とリコール/感度のそれぞれ1.00)を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T11:40:16Z)
• Retrieval-Augmented and Knowledge-Grounded Language Models for Faithful Clinical Medicine [68.7814360102644]
  本稿では,Re$3$Writer法を提案する。 本手法が患者の退院指示生成に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T16:34:39Z)
• Align, Reason and Learn: Enhancing Medical Vision-and-Language Pre-training with Knowledge [68.90835997085557]
  本稿では,3つの視点から構造化された医療知識を高めるための体系的かつ効果的なアプローチを提案する。 まず、視覚エンコーダと言語エンコーダの表現を知識を通して整列する。 次に,多モード融合モデルに知識を注入し,入力画像とテキストの補足として知識を用いた推論を可能にする。 第3に、知識によって引き起こされるプレテキストタスクを設計することで、画像やテキストの最も重要な情報に重点を置くよう、モデルを指導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T08:00:01Z)
• Towards more patient friendly clinical notes through language models and ontologies [57.51898902864543]
  本稿では,単語の単純化と言語モデリングに基づく医療用テキストの自動作成手法を提案する。 我々は,公開医療文のデータセットペアと,臨床医による簡易化版を用いている。 本手法は,医学フォーラムデータに基づく言語モデルを用いて,文法と本来の意味の両方を保存しながら,より単純な文を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:11:19Z)
• Word-level Text Highlighting of Medical Texts forTelehealth Services [0.0]
  本研究の目的は,異なるテキストハイライト技術が関連する医療状況をどのように捉えることができるかを示すことである。 3つの異なる単語レベルのテキストハイライト手法を実装し評価する。 実験の結果、ニューラルネットワークアプローチは医療関連用語の強調に成功していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T15:13:54Z)
• Semi-Supervised Variational Reasoning for Medical Dialogue Generation [70.838542865384]
  医療対話生成には,患者の状態と医師の行動の2つの重要な特徴がある。 医療対話生成のためのエンドツーエンドの変分推論手法を提案する。 行動分類器と2つの推論検出器から構成される医師政策ネットワークは、拡張推論能力のために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T04:14:35Z)
• Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
  我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。 我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。