論文の概要: Chain-of-Though (CoT) prompting strategies for medical error detection and correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09103v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 13:31:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:44:14.915830
• Title: Chain-of-Though (CoT) prompting strategies for medical error detection and correction
• Title（参考訳）: CoT(Chain-of-Though)の医療的誤り検出・修正戦略
• Authors: Zhaolong Wu, Abul Hasan, Jinge Wu, Yunsoo Kim, Jason P. Y. Cheung, Teng Zhang, Honghan Wu,
• Abstract要約: 本稿では,MEDIQA-CORR 2024共有課題に対する臨床ノートにおける医療ミスの自動検出と修正について述べる。 大型言語モデル(LLM)を用いたChain-of-Thought(CoT)と理性プロンプトを併用した複数ショットインコンテクスト学習の3つの手法の成果を報告する。 我々のアンサンブル法は,サブタスクのランキングを3位とし,サブタスク3の7位を確保した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.756731172979317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes our submission to the MEDIQA-CORR 2024 shared task for automatically detecting and correcting medical errors in clinical notes. We report results for three methods of few-shot In-Context Learning (ICL) augmented with Chain-of-Thought (CoT) and reason prompts using a large language model (LLM). In the first method, we manually analyse a subset of train and validation dataset to infer three CoT prompts by examining error types in the clinical notes. In the second method, we utilise the training dataset to prompt the LLM to deduce reasons about their correctness or incorrectness. The constructed CoTs and reasons are then augmented with ICL examples to solve the tasks of error detection, span identification, and error correction. Finally, we combine the two methods using a rule-based ensemble method. Across the three sub-tasks, our ensemble method achieves a ranking of 3rd for both sub-task 1 and 2, while securing 7th place in sub-task 3 among all submissions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MEDIQA-CORR 2024共有課題に対する臨床ノートにおける医療ミスの自動検出と修正について述べる。 本報告では,Chain-of-Thought (CoT) を付加したマイクロショット・インコンテキスト・ラーニング (ICL) と,大規模言語モデル (LLM) を用いた推論の3つの手法について報告する。 第1の手法では,手動で列車と検証データセットのサブセットを分析し,臨床ノートのエラータイプを調べて3つのCoTプロンプトを推定する。 第2の手法では、トレーニングデータセットを利用してLCMにそれらの正確さや誤りの理由を推測する。 構築されたCoTと理由はICLの例で拡張され、エラー検出、スパン識別、エラー訂正のタスクが解決される。 最後に,ルールに基づくアンサンブル法を用いて2つの手法を組み合わせる。 3つのサブタスク全体で、我々のアンサンブル法はサブタスク1と2の両方で3位を獲得し、サブタスク3では7位を確保している。

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