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。

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