論文の概要: Query-Guided Self-Supervised Summarization of Nursing Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04125v2
• Date: Mon, 02 Dec 2024 09:42:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:57:02.067602
• Title: Query-Guided Self-Supervised Summarization of Nursing Notes
• Title（参考訳）: 質問ガイドによる看護ノートの自己監督要約
• Authors: Ya Gao, Hans Moen, Saila Koivusalo, Miika Koskinen, Pekka Marttinen,
• Abstract要約: 本稿では,QGSummについて紹介する。QGSummは,抽象看護ノート要約のためのクエリ誘導型自己教師型ドメイン適応手法である。 本研究は,看護ノート要約のためのアプローチや他の最先端の大規模言語モデル (LLM) について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.835276312834499
• License:
• Abstract: Nursing notes, an important part of Electronic Health Records (EHRs), track a patient's health during a care episode. Summarizing key information in nursing notes can help clinicians quickly understand patients' conditions. However, existing summarization methods in the clinical setting, especially abstractive methods, have overlooked nursing notes and require reference summaries for training. We introduce QGSumm, a novel query-guided self-supervised domain adaptation approach for abstractive nursing note summarization. The method uses patient-related clinical queries for guidance, and hence does not need reference summaries for training. Through automatic experiments and manual evaluation by an expert clinician, we study our approach and other state-of-the-art Large Language Models (LLMs) for nursing note summarization. Our experiments show: 1) GPT-4 is competitive in maintaining information in the original nursing notes, 2) QGSumm can generate high-quality summaries with a good balance between recall of the original content and hallucination rate lower than other top methods. Ultimately, our work offers a new perspective on conditional text summarization, tailored to clinical applications.
• Abstract（参考訳）: EHR(Electronic Health Records)の重要な部分である看護ノートは、ケアエピソード中の患者の健康を追跡します。 看護ノートに重要な情報を要約することは、臨床医が患者の状態を素早く理解するのに役立ちます。 しかし, 臨床環境における既存の要約法, 特に抽象的手法は, 看護ノートを見落とし, 訓練に基準要約が必要である。 本稿では,QGSummについて紹介する。QGSummは,抽象看護ノート要約のためのクエリ誘導型自己教師型ドメイン適応手法である。 本手法は、患者関連臨床クエリーをガイダンスに使用することにより、トレーニングに基準要約を必要としない。 専門医による自動実験と手作業による評価を通じて,看護ノート要約のためのアプローチおよびその他の最先端の大規模言語モデル(LLM)について検討した。 私たちの実験は以下のとおりです。 1)GPT-4は、元の看護ノートの情報を維持するのに競争力がある。 2) QGSummは, オリジナルコンテンツのリコールと幻覚率のバランスのよい高品質な要約を生成することができる。 最終的に、我々の研究は、臨床応用に適した条件付きテキスト要約の新しい視点を提供する。

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