Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepScore: A Comprehensive Approach to Measuring Quality in AI-Generated Clinical Documentation

論文の概要: DeepScore: A Comprehensive Approach to Measuring Quality in AI-Generated Clinical Documentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16307v1
Date: Tue, 10 Sep 2024 23:06:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-06 17:42:27.628015
Title: DeepScore: A Comprehensive Approach to Measuring Quality in AI-Generated Clinical Documentation
Title（参考訳）: DeepScore:AI生成臨床文書の品質測定のための総合的なアプローチ
Authors: Jon Oleson,
Abstract要約: 本稿では,DeepScribeの音質評価・管理手法の概要について述べる。これらの方法論は、説明責任と継続的な改善を通じて、患者のケア資料の品質を高めることを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Medical practitioners are rapidly adopting generative AI solutions for clinical documentation, leading to significant time savings and reduced stress. However, evaluating the quality of AI-generated documentation is a complex and ongoing challenge. This paper presents an overview of DeepScribe's methodologies for assessing and managing note quality, focusing on various metrics and the composite "DeepScore", an overall index of quality and accuracy. These methodologies aim to enhance the quality of patient care documentation through accountability and continuous improvement.
Abstract（参考訳）: 医療実践者は、臨床ドキュメントに生成AIソリューションを急速に採用しており、大幅な時間節約とストレス軽減につながっている。しかし、AI生成ドキュメンテーションの品質を評価することは、複雑で進行中の課題である。本稿では,音質評価と管理を行うDeepScribeの方法論の概要を述べる。これらの方法論は、説明責任と継続的な改善を通じて、患者のケア資料の品質を高めることを目的としている。

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