Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI Managed Emergency Documentation with a Pretrained Model

論文の概要: AI Managed Emergency Documentation with a Pretrained Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09193v1
Date: Sat, 17 Aug 2024 13:11:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 21:50:21.954297
Title: AI Managed Emergency Documentation with a Pretrained Model
Title（参考訳）: 事前訓練モデルによるAI管理型緊急文書作成
Authors: David Menzies, Sean Kirwan, Ahmad Albarqawi,
Abstract要約: 本研究では,救急部(ED)退院書状作成の効率化と品質向上を目的とした大規模言語モデルシステムについて検討した。我々は,ED放電文字の生成における人工知能ソフトウェアの有用性と,この技術に対する医師の態度について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study investigates the use of a large language model system to improve efficiency and quality in emergency department (ED) discharge letter writing. Time constraints and infrastructural deficits make compliance with current discharge letter targets difficult. We explored potential efficiencies from an artificial intelligence software in the generation of ED discharge letters and the attitudes of doctors toward this technology. The evaluated system leverages advanced techniques to fine-tune a model to generate discharge summaries from short-hand inputs, including voice, text, and electronic health record data. Nineteen physicians with emergency medicine experience evaluated the system text and voice-to-text interfaces against manual typing. The results showed significant time savings with MedWrite LLM interfaces compared to manual methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,救急部(ED)退院書状作成の効率化と品質向上を目的とした大規模言語モデルシステムについて検討した。時間的制約とインフラ的欠陥は、現在の排出手紙の目標に準拠することを困難にしている。我々は,ED放電文字の生成における人工知能ソフトウェアの有用性と,この技術に対する医師の態度について検討した。評価システムは、音声、テキスト、電子健康記録データなど、手短な入力から放電サマリーを生成するために、高度な技術を活用してモデルを微調整する。救急医療経験のある19名の医師が手動タイピングに対するシステムテキストと音声-テキストインターフェースを評価した。その結果,MedWrite LLMインタフェースでは手作業に比べてかなりの時間節約が可能であった。

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