論文の概要: MSDiagnosis: An EMR-based Dataset for Clinical Multi-Step Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10039v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 14:31:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 15:52:57.650509
- Title: MSDiagnosis: An EMR-based Dataset for Clinical Multi-Step Diagnosis
- Title（参考訳）: MSDiagnosis : EMRを用いた多段階診断用データセット
- Authors: Ruihui Hou, Shencheng Chen, Yongqi Fan, Lifeng Zhu, Jing Sun, Jingping Liu, Tong Ruan,
- Abstract要約: 我々は多段階診断タスクを提案し、臨床診断データセット(MSDiagnosis)に注釈を付ける。
本データセットは、一次診断、鑑別診断、最終診断質問を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.013608944595312
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clinical diagnosis is critical in medical practice, typically requiring a continuous and evolving process that includes primary diagnosis, differential diagnosis, and final diagnosis. However, most existing clinical diagnostic tasks are single-step processes, which does not align with the complex multi-step diagnostic procedures found in real-world clinical settings. In this paper, we propose a multi-step diagnostic task and annotate a clinical diagnostic dataset (MSDiagnosis). This dataset includes primary diagnosis, differential diagnosis, and final diagnosis questions. Additionally, we propose a novel and effective framework. This framework combines forward inference, backward inference, reflection, and refinement, enabling the LLM to self-evaluate and adjust its diagnostic results. To assess the effectiveness of our proposed method, we design and conduct extensive experiments. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method. We also provide a comprehensive experimental analysis and suggest future research directions for this task.
- Abstract（参考訳）: 臨床診断は医療実践において重要であり、通常、一次診断、鑑別診断、最終診断を含む継続的かつ進化的なプロセスを必要とする。
しかし、既存の臨床診断タスクのほとんどは1段階のプロセスであり、実際の臨床現場で見られる複雑な多段階の診断手順とは一致しない。
本稿では,多段階診断タスクを提案し,臨床診断データセット(MSDiagnosis)に注釈を付ける。
本データセットは、一次診断、鑑別診断、最終診断質問を含む。
さらに,新規かつ効果的な枠組みを提案する。
このフレームワークは、前方推論、後方推論、反射、改善を組み合わせ、LSMが診断結果を自己評価し、調整することができる。
提案手法の有効性を評価するため,我々は広範囲な実験を設計・実施する。
実験の結果,提案手法の有効性が示された。
また、包括的実験分析を行い、今後の研究の方向性を提案する。
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