論文の概要: Advancing Complex Medical Communication in Arabic with Sporo AraSum: Surpassing Existing Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13518v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 18:10:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:18.518486
• Title: Advancing Complex Medical Communication in Arabic with Sporo AraSum: Surpassing Existing Large Language Models
• Title（参考訳）: スポロ・アラサムとアラビア語による複雑な医療コミュニケーションの促進:既存の大規模言語モデルを越えて
• Authors: Chanseo Lee, Sonu Kumar, Kimon A. Vogt, Sam Meraj, Antonia Vogt,
• Abstract要約: 本症例では、アラビアのNLPモデルであるJAISに対して、アラビア語臨床文書に適した言語モデルであるスポロ・アラサムを評価した。 その結果,Sporo AraSumはAI中心の定量値とPDQI-9の修正版で測定された定性的属性において,JAISを著しく上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The increasing demand for multilingual capabilities in healthcare underscores the need for AI models adept at processing diverse languages, particularly in clinical documentation and decision-making. Arabic, with its complex morphology, syntax, and diglossia, poses unique challenges for natural language processing (NLP) in medical contexts. This case study evaluates Sporo AraSum, a language model tailored for Arabic clinical documentation, against JAIS, the leading Arabic NLP model. Using synthetic datasets and modified PDQI-9 metrics modified ourselves for the purposes of assessing model performances in a different language. The study assessed the models' performance in summarizing patient-physician interactions, focusing on accuracy, comprehensiveness, clinical utility, and linguistic-cultural competence. Results indicate that Sporo AraSum significantly outperforms JAIS in AI-centric quantitative metrics and all qualitative attributes measured in our modified version of the PDQI-9. AraSum's architecture enables precise and culturally sensitive documentation, addressing the linguistic nuances of Arabic while mitigating risks of AI hallucinations. These findings suggest that Sporo AraSum is better suited to meet the demands of Arabic-speaking healthcare environments, offering a transformative solution for multilingual clinical workflows. Future research should incorporate real-world data to further validate these findings and explore broader integration into healthcare systems.
• Abstract（参考訳）: 医療における多言語機能に対する需要の高まりは、AIモデルが様々な言語、特に臨床文書や意思決定の処理に適する必要性を浮き彫りにしている。 アラビア語は複雑な形態学、構文、地質学と共に、医学的文脈において自然言語処理(NLP)に固有の課題を提起している。 本症例では、アラビアのNLPモデルであるJAISに対して、アラビア語臨床文書に適した言語モデルであるスポロ・アラサムを評価した。 合成データセットと修正PDQI-9メトリクスを使用して、異なる言語でモデルパフォーマンスを評価する目的で修正した。 本研究は, 患者と医師の相互作用を要約し, 正確性, 包括性, 臨床的有用性, 言語文化的能力に着目したモデルの性能評価を行った。 その結果,Sporo AraSumはAI中心の定量値とPDQI-9の修正版で測定された定性的属性において,JAISを著しく上回っていることがわかった。 アラサムのアーキテクチャは、AI幻覚のリスクを軽減しつつ、アラビア語の言語的ニュアンスに対処しながら、正確で文化的にセンシティブなドキュメントを可能にする。 これらの結果は、スポロ・アラサムがアラビア語の医療環境の需要を満たすのに適していることを示唆し、多言語の臨床ワークフローに変革をもたらすソリューションを提供する。 将来の研究は、これらの発見をさらに検証し、医療システムへのより広範な統合を探求するために、現実世界のデータを取り入れるべきである。

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