Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Electronic Health Records Text Summarization Using Large Language Models

論文の概要: Enhanced Electronic Health Records Text Summarization Using Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09628v1
Date: Sat, 12 Oct 2024 19:36:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:35:29.713698
Title: Enhanced Electronic Health Records Text Summarization Using Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた電子健康記録テキスト要約の強化
Authors: Ruvarashe Madzime, Clement Nyirenda,
Abstract要約: このプロジェクトは、臨床が優先する、焦点を絞った要約を生成するシステムを作成することで、以前の作業の上に構築される。提案システムでは,Flan-T5モデルを用いて,臨床専門のトピックに基づいた調整されたERHサマリーを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The development of Electronic Health Records summarization systems has revolutionized patient data management. Previous research advanced this field by adapting Large Language Models for clinical tasks, using diverse datasets to generate general EHR summaries. However, clinicians often require specific, focused summaries for quicker insights. This project builds on prior work by creating a system that generates clinician-preferred, focused summaries, improving EHR summarization for more efficient patient care. The proposed system leverages the Google Flan-T5 model to generate tailored EHR summaries based on clinician-specified topics. The approach involved fine-tuning the Flan-T5 model on an EHR question-answering dataset formatted in the Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) style, which is a large-scale reading comprehension dataset with questions and answers. Fine-tuning utilized the Seq2SeqTrainer from the Hugging Face Transformers library with optimized hyperparameters. Key evaluation metrics demonstrated promising results: the system achieved an Exact Match (EM) score of 81.81%. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) metrics showed strong performance, with ROUGE-1 at 96.03%, ROUGE-2 at 86.67%, and ROUGE-L at 96.10%. Additionally, the Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) score was 63%, reflecting the model's coherence in generating summaries. By enhancing EHR summarization through LLMs, this project supports digital transformation efforts in healthcare, streamlining workflows, and enabling more personalized patient care.
Abstract（参考訳）: 電子健康記録要約システムの開発は患者のデータ管理に革命をもたらした。これまでの研究では、多種多様なデータセットを用いて一般的なERH要約を生成することで、臨床タスクに大規模言語モデルを適用することで、この分野を前進させた。しかし、臨床医は、より迅速な洞察のために、特定の、集中した要約を必要とすることが多い。本研究は, より効率的な患者ケアのためのERH要約を改善するために, 臨床に好まれ, 焦点を絞った要約を生成するシステムを構築することにより, 先行研究を基礎にしている。提案システムは、Google Flan-T5モデルを利用して、臨床専門のトピックに基づいて、カスタマイズされたEHRサマリーを生成する。このアプローチでは、Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)スタイルでフォーマットされたEHR質問回答データセットに基づいて、Flan-T5モデルを微調整する。ファインチューニングは、最適化されたハイパーパラメータを持つHugging Face TransformersライブラリのSeq2SeqTrainerを利用している。主要な評価基準は有望な結果を示し、システムはエクサクトマッチ(EM)スコアが81.81%に達した。 ROUGE-1は96.03%、ROUGE-2は86.67%、ROUGE-Lは96.10%であった。さらに、Bylingual Evaluation Understudy(BLEU)スコアは63%であり、モデルが要約を生成する際の一貫性を反映している。 LLMによるERH要約を強化することで、医療におけるデジタルトランスフォーメーションの取り組みを支援し、ワークフローを合理化し、よりパーソナライズされた患者ケアを可能にする。

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