Fugu-MT 論文翻訳(概要): GuidelineGuard: An Agentic Framework for Medical Note Evaluation with Guideline Adherence

論文の概要: GuidelineGuard: An Agentic Framework for Medical Note Evaluation with Guideline Adherence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06264v1
Date: Sat, 09 Nov 2024 19:32:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-12 14:10:38.217438
Title: GuidelineGuard: An Agentic Framework for Medical Note Evaluation with Guideline Adherence
Title（参考訳）: GuidelineGuard: Guideline Adherenceによる医療ノート評価のためのエージェントフレームワーク
Authors: MD Ragib Shahriyear,
Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を利用したエージェントフレームワークである GuidelineGuard を紹介する。病院の退院や出張などの医療記録を自律的に分析し、確立された医療ガイドラインの遵守を保証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Although rapid advancements in Large Language Models (LLMs) are facilitating the integration of artificial intelligence-based applications and services in healthcare, limited research has focused on the systematic evaluation of medical notes for guideline adherence. This paper introduces GuidelineGuard, an agentic framework powered by LLMs that autonomously analyzes medical notes, such as hospital discharge and office visit notes, to ensure compliance with established healthcare guidelines. By identifying deviations from recommended practices and providing evidence-based suggestions, GuidelineGuard helps clinicians adhere to the latest standards from organizations like the WHO and CDC. This framework offers a novel approach to improving documentation quality and reducing clinical errors.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、医療における人工知能ベースのアプリケーションとサービスの統合を促進する一方で、ガイドライン遵守のための医療ノートの体系的評価に焦点が当てられている。本稿では, LLM を利用したエージェントフレームワークである GuidelineGuard について紹介する。 GuidelineGuardは、推奨プラクティスからの逸脱を特定し、エビデンスベースの提案を提供することで、WHOやCDCといった団体の最新の標準に準拠した臨床医を支援する。このフレームワークは、ドキュメントの品質を改善し、臨床エラーを減らすための新しいアプローチを提供する。

関連論文リスト

Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
Exploring LLM-based Data Annotation Strategies for Medical Dialogue Preference Alignment [22.983780823136925]
本研究は、医療対話モデルを改善するために、AIフィードバック(RLAIF)技術を用いた強化学習(Reinforcement Learning)について検討する。医療におけるRLAIF研究の主な課題は、自動評価手法の限界である。標準化された患者診査に基づく新しい評価枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T10:29:19Z)
A GEN AI Framework for Medical Note Generation [3.7444770630637167]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T23:05:02Z)
Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-07T11:13:52Z)
Query-Guided Self-Supervised Summarization of Nursing Notes [5.835276312834499]
本稿では,看護ノート要約のためのクエリ誘導型自己教師型ドメイン適応フレームワークQGSummを紹介する。本手法は,基準要約に頼らず,高品質で患者中心の要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-04T18:54:30Z)
Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation [0.0]
本稿では,クリニカルドキュメンテーションプロセスの合理化のための生成AI(Artificial Intelligence)の可能性について検討する。本稿では,自然言語処理 (NLP) と自動音声認識 (ASR) 技術を用いて患者と臨床の相互作用を転写するケーススタディを提案する。この研究は、時間節約、ドキュメント品質の改善、患者中心のケアの改善など、このアプローチの利点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-28T16:43:41Z)
Emulating Human Cognitive Processes for Expert-Level Medical Question-Answering with Large Language Models [0.23463422965432823]
BooksMedはLarge Language Model(LLM)に基づいた新しいフレームワークである人間の認知プロセスをエミュレートして、エビデンスベースの信頼性の高い応答を提供する。本稿では、専門家レベルのオープンエンドな質問からなるベンチマークであるExpertMedQAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-17T13:39:26Z)
Consultation Checklists: Standardising the Human Evaluation of Medical Note Generation [58.54483567073125]
本稿では,コンサルテーションチェックリストの評価を基礎として,客観性向上を目的としたプロトコルを提案する。このプロトコルを用いた最初の評価研究において,アノテータ間合意の良好なレベルを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-17T10:54:28Z)
Enriching Unsupervised User Embedding via Medical Concepts [51.17532619610099]
教師なしのユーザ埋め込みは、患者を人間の監督なしに、固定長のベクターにエンコードすることを目的としている。臨床ノートから抽出された医療概念は、患者とその臨床カテゴリ間の豊富な関係を含んでいる。本稿では,2つの臨床コーパスからテキスト文書と医療概念を共同で活用する,非教師なしユーザ埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-20T18:54:05Z)
A preliminary study on evaluating Consultation Notes with Post-Editing [67.30200768442926]
医師が作成後にメモを編集して提出する半自動的なアプローチを提案します。編集後,自動生成したコンサルテーションノートの時間節約に関する予備研究を行う。これを時間をかけて、スクラッチからメモを書くより速いことに気付きます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-09T14:42:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。