論文の概要: Enhancing Health Information Retrieval with RAG by Prioritizing Topical Relevance and Factual Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04666v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 05:19:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:00.350766
• Title: Enhancing Health Information Retrieval with RAG by Prioritizing Topical Relevance and Factual Accuracy
• Title（参考訳）: RAGによる健康情報検索の促進 : 話題の関連性と実態の正確さを優先して
• Authors: Rishabh Uapadhyay, Marco Viviani,
• Abstract要約: 本稿では, 科学的根拠に基づく健康関連文書の検索を促進するために, RAG(Retrieval-Augmented Generation)を駆使した手法を提案する。 特に,3段階のモデルを提案する。第1段階では,科学的文献によって構成された知識ベースから,利用者のクエリを用いて,関連した項目を検索する。 第2段階では、これらのパスは初期クエリとともにLLMによって処理され、コンテキストに関連のあるリッチテキスト(GenText)を生成する。 最終段階では、検索対象の文書を評価・ランク付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7673339435080445
• License:
• Abstract: The exponential surge in online health information, coupled with its increasing use by non-experts, highlights the pressing need for advanced Health Information Retrieval models that consider not only topical relevance but also the factual accuracy of the retrieved information, given the potential risks associated with health misinformation. To this aim, this paper introduces a solution driven by Retrieval-Augmented Generation (RAG), which leverages the capabilities of generative Large Language Models (LLMs) to enhance the retrieval of health-related documents grounded in scientific evidence. In particular, we propose a three-stage model: in the first stage, the user's query is employed to retrieve topically relevant passages with associated references from a knowledge base constituted by scientific literature. In the second stage, these passages, alongside the initial query, are processed by LLMs to generate a contextually relevant rich text (GenText). In the last stage, the documents to be retrieved are evaluated and ranked both from the point of view of topical relevance and factual accuracy by means of their comparison with GenText, either through stance detection or semantic similarity. In addition to calculating factual accuracy, GenText can offer a layer of explainability for it, aiding users in understanding the reasoning behind the retrieval. Experimental evaluation of our model on benchmark datasets and against baseline models demonstrates its effectiveness in enhancing the retrieval of both topically relevant and factually accurate health information, thus presenting a significant step forward in the health misinformation mitigation problem.
• Abstract（参考訳）: オンライン健康情報の急激な急増は、非専門家による利用の増加と相まって、健康情報検索モデルの必要性の高まりを浮き彫りにしている。 そこで本稿では,Large Language Models (LLMs) の能力を活用し,科学的根拠に基づく健康関連文書の検索を促進する手法を提案する。 特に,3段階のモデルを提案する。第1段階では,科学的文献によって構成された知識ベースから,利用者のクエリを用いて,関連した項目を検索する。 第2段階では、これらのパスは初期クエリとともにLLMによって処理され、コンテキストに関連のあるリッチテキスト(GenText)を生成する。 最終段階では、検索対象の文書をトピック関連性の観点から評価・ランク付けし、GenTextとの比較により、スタンス検出またはセマンティック類似性により、実測精度と実測精度の両面からランク付けする。 事実精度の計算に加えて、GenTextは、検索の背後にある推論を理解するのに役立つ、説明可能性のレイヤを提供することができる。 ベンチマーク・データセットとベースライン・モデルを用いたモデルを用いた実験により、トポロジカルな関連性および事実的に正確な健康情報の検索を向上する効果が示され、健康誤情報の緩和問題において重要な一歩を踏み出した。

関連論文リスト

• A Review on Generative AI Models for Synthetic Medical Text, Time Series, and Longitudinal Data [0.3374875022248865]
  本稿では3種類の合成健康記録(SHR)を作成するための実用モデルに関する新しいスコーピングレビューの結果について述べる。 52の出版物が医療時系列(22件)、縦断データ(17件)、医用テキスト(13件)を生成するための適格基準を満たした。 プライバシー保護は研究論文の主要な研究目的であり,他の目的として,クラス不均衡,データ不足,データ改ざんなどがあった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T06:53:54Z)
• AutoMIR: Effective Zero-Shot Medical Information Retrieval without Relevance Labels [19.90354530235266]
  本稿では,自己学習仮説文書埋め込み (SL-HyDE) という新しい手法を導入し,この問題に対処する。 SL-HyDEは、与えられたクエリに基づいて仮説文書を生成するために、大きな言語モデル(LLM)をジェネレータとして利用する。 実世界の医療シナリオを基盤とした総合的な評価フレームワークとして,中国医療情報検索ベンチマーク(CMIRB)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T02:53:20Z)
• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• The Geometry of Queries: Query-Based Innovations in Retrieval-Augmented Generation [1.2839205715237014]
  大きな言語モデル(LLM)は、慢性疾患に対する個人的健康管理を大幅に改善する可能性がある。 LLMは多様なインターネットデータから学んだパターンに基づいて応答を生成する。 Retrieval Augmented Generation (RAG)は、RAG応答における幻覚と不正確性を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T13:47:01Z)
• RULE: Reliable Multimodal RAG for Factuality in Medical Vision Language Models [35.60385437194243]
  現在の医療用大規模視覚言語モデル(Med-LVLM)は、しばしば現実の問題に遭遇する。 外部知識を利用するRAGは、これらのモデルの現実的精度を向上させることができるが、2つの大きな課題を提起する。 本稿では,2つのコンポーネントからなるRULEを提案する。まず,検索したコンテキストの選択を通じて事実性リスクを制御するための有効な戦略を提案する。 次に、検索したコンテキストへの過度な依存がエラーを引き起こしたサンプルに基づいて、選好データセットをキュレートしてモデルを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T16:45:07Z)
• Graph-Based Retriever Captures the Long Tail of Biomedical Knowledge [2.2814097119704058]
  大規模言語モデル(LLM)は、膨大な知識を要約して提示することで、情報の検索方法を変えつつある。 LLMはトレーニングセットから最も頻繁に見られる情報を強調し、まれな情報を無視する傾向があります。 本稿では,これらのクラスタをダウンサンプリングし,情報過負荷問題を緩和するために知識グラフを活用する新しい情報検索手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:31:11Z)
• RegaVAE: A Retrieval-Augmented Gaussian Mixture Variational Auto-Encoder for Language Modeling [79.56442336234221]
  可変オートエンコーダ(VAE)に基づく検索拡張言語モデルであるRegaVAEを紹介する。 テキストコーパスを潜在空間にエンコードし、ソースとターゲットの両方のテキストから現在と将来の情報をキャプチャする。 各種データセットに対する実験結果から,テキスト生成品質と幻覚除去の大幅な改善が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T16:42:01Z)
• PathLDM: Text conditioned Latent Diffusion Model for Histopathology [62.970593674481414]
  そこで我々は,高品質な病理像を生成するためのテキスト条件付き遅延拡散モデルPathLDMを紹介した。 提案手法は画像とテキストデータを融合して生成プロセスを強化する。 我々は,TCGA-BRCAデータセット上でのテキスト・ツー・イメージ生成において,SoTA FIDスコア7.64を達成し,FID30.1と最も近いテキスト・コンディショナブル・コンペティタを著しく上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T22:08:32Z)
• A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises [59.4999994297993]
  この総合的なレビューは、医療知識グラフ(HKG)の現状の概要を提供することを目的としている。 我々は,既存のHKGに関する文献を網羅的に分析し,その構築方法,活用技術,応用について考察した。 このレビューは、HKGsが生物医学研究や臨床実践に大きな影響を与える可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T21:51:56Z)
• EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
  本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。 DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:47:03Z)
• SAIS: Supervising and Augmenting Intermediate Steps for Document-Level Relation Extraction [51.27558374091491]
  本稿では,関係抽出のための中間ステップ(SAIS)を監督し,拡張することにより,関連コンテキストやエンティティタイプをキャプチャするモデルを明示的に教えることを提案する。 そこで本提案手法は,より効果的な管理を行うため,より優れた品質の関係を抽出するだけでなく,それに対応する証拠をより正確に抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T17:37:35Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。