Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Role-specific Guided Large Language Model for Ophthalmic Consultation Based on Stylistic Differentiation

論文の概要: A Role-specific Guided Large Language Model for Ophthalmic Consultation Based on Stylistic Differentiation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18483v3
Date: Tue, 30 Jul 2024 12:15:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 12:29:44.498510
Title: A Role-specific Guided Large Language Model for Ophthalmic Consultation Based on Stylistic Differentiation
Title（参考訳）: 立体差分に基づく眼科相談における役割特化指導型大言語モデル
Authors: Laiyi Fu, Binbin Fan, Hongkai Du, Yanxiang Feng, Chunhua Li, Huping Song,
Abstract要約: 本研究では,眼科における大規模言語モデルであるEyeDoctorを提案する。眼科相談においてEyeDoctorはより高い質問応答精度を達成できることを示す実験結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0671213754662343
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ophthalmology consultations are crucial for diagnosing, treating, and preventing eye diseases. However, the growing demand for consultations exceeds the availability of ophthalmologists. By leveraging large pre-trained language models, we can design effective dialogues for specific scenarios, aiding in consultations. Traditional fine-tuning strategies for question-answering tasks are impractical due to increasing model size and often ignoring patient-doctor role function during consultations. In this paper, we propose EyeDoctor, an ophthalmic medical questioning large language model that enhances accuracy through doctor-patient role perception guided and an augmented knowledge base with external disease information. Experimental results show EyeDoctor achieves higher question-answering precision in ophthalmology consultations. Notably, EyeDoctor demonstrated a 7.25% improvement in Rouge-1 scores and a 10.16% improvement in F1 scores on multi-round datasets compared to second best model ChatGPT, highlighting the importance of doctor-patient role differentiation and dynamic knowledge base expansion for intelligent medical consultations. EyeDoc also serves as a free available web based service and souce code is available at https://github.com/sperfu/EyeDoc.
Abstract（参考訳）: 眼科相談は、眼疾患の診断、治療、予防に不可欠である。しかし、コンサルテーションの需要は眼科医以上のものになっている。事前訓練された大規模な言語モデルを活用することで、特定のシナリオに対する効果的な対話を設計し、相談を支援することができる。従来の質問応答タスクの微調整戦略は、モデルのサイズが大きくなることと、コンサルテーション中に患者・医師の役割を無視することがしばしばあるため、現実的ではない。本稿では,医師の役割認識をガイドした眼科医療問合せ大言語モデルであるEyeDoctorと,外部疾患情報を用いた知識ベースを提案する。眼科相談においてEyeDoctorはより高い質問応答精度を達成できることを示す実験結果を得た。特に、EyeDoctorは第2のベストモデルであるChatGPTと比較してルージュ-1スコアが7.25%改善し、F1スコアが10.16%改善した。 EyeDocは無料のWebベースサービスとしても機能し、souceコードはhttps://github.com/sperfu/EyeDoc.comで入手できる。

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