Fugu-MT 論文翻訳(概要): A GEN AI Framework for Medical Note Generation

論文の概要: A GEN AI Framework for Medical Note Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01841v1
Date: Fri, 27 Sep 2024 23:05:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 14:34:44.438221
Title: A GEN AI Framework for Medical Note Generation
Title（参考訳）: 医療用ノート作成のためのジェネラルAIフレームワーク
Authors: Hui Yi Leong, Yi Fan Gao, Shuai Ji, Bora Kalaycioglu, Uktu Pamuksuz,
Abstract要約: MediNotesは、医療会話からSOAP(Subjective, Objective, Assessment, Plan)ノートの作成を自動化するために設計された高度な生成AIフレームワークである。 MediNotesはLarge Language Models (LLM)、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Automatic Speech Recognition (ASR)を統合し、テキスト入力と音声入力の両方をリアルタイムで、記録されたオーディオからキャプチャし、処理する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7444770630637167
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The increasing administrative burden of medical documentation, particularly through Electronic Health Records (EHR), significantly reduces the time available for direct patient care and contributes to physician burnout. To address this issue, we propose MediNotes, an advanced generative AI framework designed to automate the creation of SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) notes from medical conversations. MediNotes integrates Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), and Automatic Speech Recognition (ASR) to capture and process both text and voice inputs in real time or from recorded audio, generating structured and contextually accurate medical notes. The framework also incorporates advanced techniques like Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA) and Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) for efficient model fine-tuning in resource-constrained environments. Additionally, MediNotes offers a query-based retrieval system, allowing healthcare providers and patients to access relevant medical information quickly and accurately. Evaluations using the ACI-BENCH dataset demonstrate that MediNotes significantly improves the accuracy, efficiency, and usability of automated medical documentation, offering a robust solution to reduce the administrative burden on healthcare professionals while improving the quality of clinical workflows.
Abstract（参考訳）: 医療文書、特にElectronic Health Records(EHR)による管理負担の増加は、患者の直接治療に要する時間を著しく削減し、医師のバーンアウトに寄与する。この問題に対処するため,医療会話からSOAP(Subjective, Objective, Assessment, Plan)ノートを作成するための高度な生成AIフレームワークであるMediNotesを提案する。 MediNotesはLarge Language Models(LLM)、Retrieval-Augmented Generation(RAG)、Automatic Speech Recognition(ASR)を統合し、テキスト入力と音声入力の両方をリアルタイムでキャプチャし、記録されたオーディオから処理し、構造化され、文脈的に正確な医療ノートを生成する。このフレームワークには、リソース制約のある環境で効率的にモデル微調整を行うために、Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA) やパラメータ効率の良いファインチューニング (PEFT) といった高度な技術も組み込まれている。さらに、MediNotesはクエリベースの検索システムを提供し、医療提供者や患者が関連する医療情報に迅速かつ正確にアクセスできるようにしている。 ACI-BENCHデータセットを用いた評価は、メディノートが自動化された医療文書の正確性、効率、使用性を大幅に改善し、医療専門家の管理負担を軽減し、臨床ワークフローの品質を向上する堅牢なソリューションを提供することを示している。

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