論文の概要: Exploring the Inquiry-Diagnosis Relationship with Advanced Patient Simulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09484v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 11:41:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 16:36:32.384032
• Title: Exploring the Inquiry-Diagnosis Relationship with Advanced Patient Simulators
• Title（参考訳）: 先進的患者シミュレーターと診断・診断の関係を探る
• Authors: Zhaocheng Liu, Quan Tu, Wen Ye, Yu Xiao, Zhishou Zhang, Hengfu Cui, Yalun Zhu, Qiang Ju, Shizheng Li, Jian Xie,
• Abstract要約: コンサルテーションプロセスにおける「問い合わせ」と「診断」の関係について検討する。 調査プロセスは,(1)主訴調査,(2)既知症状の特定,(3)随伴症状の調査,(4)家族や医療史の収集の4種類に分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.217925404425509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Online medical consultation (OMC) restricts doctors to gathering patient information solely through inquiries, making the already complex sequential decision-making process of diagnosis even more challenging. Recently, the rapid advancement of large language models has demonstrated a significant potential to transform OMC. However, most studies have primarily focused on improving diagnostic accuracy under conditions of relatively sufficient information, while paying limited attention to the "inquiry" phase of the consultation process. This lack of focus has left the relationship between "inquiry" and "diagnosis" insufficiently explored. In this paper, we first extract real patient interaction strategies from authentic doctor-patient conversations and use these strategies to guide the training of a patient simulator that closely mirrors real-world behavior. By inputting medical records into our patient simulator to simulate patient responses, we conduct extensive experiments to explore the relationship between "inquiry" and "diagnosis" in the consultation process. Experimental results demonstrate that inquiry and diagnosis adhere to the Liebig's law: poor inquiry quality limits the effectiveness of diagnosis, regardless of diagnostic capability, and vice versa. Furthermore, the experiments reveal significant differences in the inquiry performance of various models. To investigate this phenomenon, we categorize the inquiry process into four types: (1) chief complaint inquiry; (2) specification of known symptoms; (3) inquiry about accompanying symptoms; and (4) gathering family or medical history. We analyze the distribution of inquiries across the four types for different models to explore the reasons behind their significant performance differences. We plan to open-source the weights and related code of our patient simulator at https://github.com/LIO-H-ZEN/PatientSimulator.
• Abstract（参考訳）: オンライン・メディカル・コンサルティング(OMC)は、医師が問い合わせを通じてのみ患者情報を収集することを制限する。 近年,大規模言語モデルの急速な進歩は,OCCを変換する大きな可能性を示している。 しかし、ほとんどの研究は、比較的十分な情報の条件下での診断精度の向上に主眼を置いている一方で、コンサルティングプロセスの「問い合わせ」フェーズに限定的な注意を払っている。 この焦点の欠如は「問い合わせ」と「診断」の関係を十分に探究できないままにしている。 本稿では、まず、医師と患者との会話から実際の患者の相互作用戦略を抽出し、これらの戦略を用いて、実世界の行動に密接に反映した患者シミュレーターのトレーニングを指導する。 患者シミュレーターに医療記録を入力して患者の反応をシミュレートすることで,コンサルテーションプロセスにおける「問い合わせ」と「診断」の関係を探索する広範囲な実験を行った。 調査と診断がLiebigの法則に従っていることが実験的に証明された: 調査品質が低いことは、診断能力に関係なく、診断の有効性を制限し、その逆も可能である。 さらに, 各種モデルの探索性能に有意な差異が認められた。 本研究は,(1)主訴調査,(2)既知症状の特定,(3)随伴症状の調査,(4)家族や医療史の収集の4つのタイプに分類される。 そこで本研究では,4種類の異なるモデルを対象とした質問の分布を分析し,その性能差の原因について検討する。 患者シミュレータの重みと関連コードをhttps://github.com/LIO-H-ZEN/PatientSimulator.comでオープンソース化する予定です。

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