Fugu-MT 論文翻訳(概要): Med-Bot: An AI-Powered Assistant to Provide Accurate and Reliable Medical Information

論文の概要: Med-Bot: An AI-Powered Assistant to Provide Accurate and Reliable Medical Information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09648v1
Date: Thu, 14 Nov 2024 18:17:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-15 15:25:43.183900
Title: Med-Bot: An AI-Powered Assistant to Provide Accurate and Reliable Medical Information
Title（参考訳）: Med-Bot:正確で信頼性の高い医療情報を提供するAIアシスタント
Authors: Ahan Bhatt, Nandan Vaghela,
Abstract要約: Med-Botは、医療コンテキストにおける自然言語理解の複雑さを扱うために構築されている。 llamaassistedデータ処理とAutoGPT-Qの統合により、処理性能が向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This paper introduces Med-Bot, an AI-powered chatbot designed to provide users with accurate and reliable medical information. Utilizing advanced libraries and frameworks such as PyTorch, Chromadb, Langchain and Autogptq, Med-Bot is built to handle the complexities of natural language understanding in a healthcare context. The integration of llamaassisted data processing and AutoGPT-Q provides enhanced performance in processing and responding to queries based on PDFs of medical literature, ensuring that users receive precise and trustworthy information. This research details the methodologies employed in developing Med-Bot and evaluates its effectiveness in disseminating healthcare information.
Abstract（参考訳）: 本稿では,AIを利用したチャットボットであるMed-Botを紹介する。 PyTorch、Chromadb、Langchain、Autogptqといった高度なライブラリやフレームワークを利用することで、Med-Botは、医療コンテキストにおける自然言語理解の複雑さを処理するために構築されている。 llamaassistedデータ処理とAutoGPT-Qの統合により、医療文献のPDFに基づくクエリの処理性能が向上し、ユーザが正確で信頼できる情報を受け取ることが保証される。本研究は,Med-Bot開発における方法論を詳述し,医療情報の普及におけるその効果を評価する。

関連論文リスト

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)
STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical Question-Answering [58.79671189792399]
STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。 STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:01:23Z)
MedInsight: A Multi-Source Context Augmentation Framework for Generating Patient-Centric Medical Responses using Large Language Models [3.0874677990361246]
大きな言語モデル(LLM)は、人間のような応答を生成する素晴らしい能力を示している。我々は,LLM入力を関連背景情報で拡張する新しい検索フレームワークMedInsightを提案する。 MTSamplesデータセットの実験は、文脈的に適切な医療応答を生成するMedInsightの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-13T15:20:30Z)
MedKP: Medical Dialogue with Knowledge Enhancement and Clinical Pathway Encoding [48.348511646407026]
本稿では,知識向上と臨床パスウェイ符号化フレームワークを用いた医療対話について紹介する。このフレームワークは、医療知識グラフを介して外部知識増強モジュールと、医療機関および医師の行動を介して、内部臨床経路をコードする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T10:57:45Z)
MKA: A Scalable Medical Knowledge Assisted Mechanism for Generative Models on Medical Conversation Tasks [3.9571320117430866]
このメカニズムは、一般的な神経生成モデルを支援し、医療会話タスクにおけるより良いパフォーマンスを達成することを目的としている。医療固有の知識グラフは、6種類の医療関連情報を含むメカニズム内に設計されている。評価結果は,本機構と組み合わせたモデルが,複数の自動評価指標において元の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-05T04:55:54Z)
LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for Biomedicine in One Day [85.19963303642427]
本稿では,バイオメディカルイメージのオープンな研究課題に答えられる視覚言語対話アシスタントを訓練するための費用効率のよいアプローチを提案する。モデルはまず、フィギュア・キャプションのペアを使ってバイオメディカル・ボキャブラリをアライメントし、その後、オープンエンドの会話意味論を習得する。これにより、バイオメディジンのための大規模言語と視覚アシスタントを15時間以内で(8つのA100で)訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T16:50:07Z)
ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-Tuned on a Large Language Model Meta-AI (LLaMA) Using Medical Domain Knowledge [8.584905227066034]
本研究の目的は,医療アドバイスの精度を向上した専門言語モデルを作ることであった。そこで我々は,10万件の患者-医師対話の大規模データセットを用いて,大規模言語モデルメタAI(LLaMA)の適応と精錬を行った。実際の患者と医師の相互作用によるモデルの微調整により、患者のニーズを理解し、アドバイスを提供する能力は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-24T15:29:16Z)
Towards more patient friendly clinical notes through language models and ontologies [57.51898902864543]
本稿では,単語の単純化と言語モデリングに基づく医療用テキストの自動作成手法を提案する。我々は,公開医療文のデータセットペアと,臨床医による簡易化版を用いている。本手法は,医学フォーラムデータに基づく言語モデルを用いて,文法と本来の意味の両方を保存しながら,より単純な文を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:11:19Z)
MedPerf: Open Benchmarking Platform for Medical Artificial Intelligence using Federated Evaluation [110.31526448744096]
この可能性を解き明かすには、大規模な異種データに対して医療AIモデルの性能を測定する体系的な方法が必要である、と私たちは主張する。 MedPerfは、医療分野で機械学習をベンチマークするためのオープンフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:09:41Z)
Benchmarking Automated Clinical Language Simplification: Dataset, Algorithm, and Evaluation [48.87254340298189]
我々はMedLaneという名の新しいデータセットを構築し、自動化された臨床言語簡易化手法の開発と評価を支援する。我々は,人間のアノテーションの手順に従い,最先端のパフォーマンスを実現するDECLAREと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T06:09:02Z)

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。