Fugu-MT 論文翻訳(概要): LCMDC: Large-scale Chinese Medical Dialogue Corpora for Automatic Triage and Medical Consultation

論文の概要: LCMDC: Large-scale Chinese Medical Dialogue Corpora for Automatic Triage and Medical Consultation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03521v1
Date: Fri, 27 Sep 2024 00:01:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 21:50:00.671014
Title: LCMDC: Large-scale Chinese Medical Dialogue Corpora for Automatic Triage and Medical Consultation
Title（参考訳）: LCMDC:中国の大規模医療対話コーパス
Authors: Xinyuan Wang, Haozhou Li, Dingfang Zheng, Qinke Peng,
Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、従来の医療システムに大きな欠陥を浮き彫りにした。既存の研究は2つの大きな課題に直面している。まず、プライバシー上の懸念から、大規模で公開可能な、ドメイン固有の医療データセットの不足。第二に、既存の方法には医療知識が欠如しており、患者医師相談における専門用語や表現の理解に苦慮している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.04367431902848
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The global COVID-19 pandemic underscored major deficiencies in traditional healthcare systems, hastening the advancement of online medical services, especially in medical triage and consultation. However, existing studies face two main challenges. First, the scarcity of large-scale, publicly available, domain-specific medical datasets due to privacy concerns, with current datasets being small and limited to a few diseases, limiting the effectiveness of triage methods based on Pre-trained Language Models (PLMs). Second, existing methods lack medical knowledge and struggle to accurately understand professional terms and expressions in patient-doctor consultations. To overcome these obstacles, we construct the Large-scale Chinese Medical Dialogue Corpora (LCMDC), comprising a Coarse-grained Triage dataset with 439,630 samples, a Fine-grained Diagnosis dataset with 199,600 samples, and a Medical Consultation dataset with 472,418 items, thereby addressing the data shortage in this field. Moreover, we further propose a novel triage system that combines BERT-based supervised learning with prompt learning, as well as a GPT-based medical consultation model using reinforcement learning. To enhance domain knowledge acquisition, we pre-trained PLMs using our self-constructed background corpus. Experimental results on the LCMDC demonstrate the efficacy of our proposed systems.
Abstract（参考訳）: 世界規模の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、従来の医療システムに大きな欠陥を指摘し、オンライン医療サービス、特に医療トリアージやコンサルティングの進歩を加速させた。しかし、既存の研究は2つの大きな課題に直面している。まず、プライバシ上の懸念による、大規模で公開可能なドメイン固有の医療データセットの不足。現在のデータセットは小さく、少数の疾患に限定されており、事前訓練された言語モデル(PLM)に基づいたトリアージメソッドの有効性が制限されている。第二に、既存の方法には医療知識がなく、患者医師相談における専門用語や表現の理解に苦慮している。これらの障害を克服するために,439,630サンプルの粗粒度トリアージデータセット,199,600サンプルの細粒度診断データセット,472,418項目の医療相談データセットからなる大規模中国医学対話コーパス(LCMDC)を構築した。さらに,BERTに基づく教師あり学習と即時学習を組み合わせたトリアージシステムと,強化学習を用いたGPTベースの医療相談モデルを提案する。ドメイン知識の獲得を促進するため,自己構築型バックグラウンドコーパスを用いてPLMを事前学習した。 LCMDC実験の結果,提案方式の有効性が示された。

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