論文の概要: Ontology-Constrained Generation of Domain-Specific Clinical Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15666v1
• Date: Sat, 23 Nov 2024 23:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:15.600058
• Title: Ontology-Constrained Generation of Domain-Specific Clinical Summaries
• Title（参考訳）: オントロジーに制約のある領域特異的な臨床サプライヤーの創製
• Authors: Gaya Mehenni, Amal Zouaq,
• Abstract要約: 我々は、関連性を改善しつつ幻覚を低減するために構造化誘導復号法を用いる。 医療領域に適用すると,健康記録の要約の可能性を示す。 MIMIC-IIIデータセットの評価は、ドメイン適応要約の生成の改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer promising solutions for text summarization. However, some domains require specific information to be available in the summaries. Generating these domain-adapted summaries is still an open challenge. Similarly, hallucinations in generated content is a major drawback of current approaches, preventing their deployment. This study proposes a novel approach that leverages ontologies to create domain-adapted summaries both structured and unstructured. We employ an ontology-guided constrained decoding process to reduce hallucinations while improving relevance. When applied to the medical domain, our method shows potential in summarizing Electronic Health Records (EHRs) across different specialties, allowing doctors to focus on the most relevant information to their domain. Evaluation on the MIMIC-III dataset demonstrates improvements in generating domain-adapted summaries of clinical notes and hallucination reduction.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト要約のための有望なソリューションを提供する。 しかし、いくつかのドメインは要約で利用可能な特定の情報を必要としている。 これらのドメインに適応した要約を生成することは、まだオープンな課題です。 同様に、生成されたコンテンツの幻覚は、現在のアプローチの大きな欠点であり、そのデプロイメントを妨げている。 本研究では、オントロジーを利用して、構造的および非構造的の両方にドメイン適応的な要約を作成する新しいアプローチを提案する。 オントロジー誘導型制約付き復号法を用いて幻覚の低減と関連性の向上を図る。 医療領域に適用すると, 専門分野の電子健康記録(EHR)を要約し, 医師がそれぞれの領域に最も関連性の高い情報に集中できる可能性が示唆された。 MIMIC-IIIデータセットの評価は、臨床ノートのドメイン適応要約の生成と幻覚減少の改善を示す。

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