論文の概要: Building a Chinese Medical Dialogue System: Integrating Large-scale Corpora and Novel Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03521v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 02:17:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:20.532993
• Title: Building a Chinese Medical Dialogue System: Integrating Large-scale Corpora and Novel Models
• Title（参考訳）: 中国の医療対話システムの構築:大規模コーパスと新しいモデルの統合
• 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生じさせ、オンライン医療サービスの進歩を加速させた。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.04367431902848
• License:
• 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), 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. 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、我々は大規模な中国医学対話コーパス(LCMDC)を構築し、この分野におけるデータ不足に対処する。 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,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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