論文の概要: Towards Explainable Doctor Recommendation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02298v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 05:48:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 18:50:39.105159
• Title: Towards Explainable Doctor Recommendation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた説明可能な博士勧告に向けて
• Abstract要約: 我々は、医師推薦をランキングタスクとして定式化し、大規模言語モデル(LLM)に基づくポイントワイドランキングフレームワークを開発する。 本フレームワークは, 疾患治療ペアの関連性に応じて, ゼロショット設定で医師をランク付けする。 本研究は,38組以上の疾患治療ペアからなる専門知識駆動型医師ランキングデータセットであるDrRankを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.745150727399434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of internet medicine provides patients with unprecedented convenience in searching and communicating with doctors relevant to their diseases and desired treatments online. However, the current doctor recommendation systems fail to fully ensure the professionalism and interpretability of the recommended results. In this work, we formulate doctor recommendation as a ranking task and develop a large language model (LLM)-based pointwise ranking framework. Our framework ranks doctors according to their relevance regarding specific diseases-treatment pairs in a zero-shot setting. The advantage of our framework lies in its ability to generate precise and explainable doctor ranking results. Additionally, we construct DrRank, a new expertise-driven doctor ranking dataset comprising over 38 disease-treatment pairs. Experiment results on the DrRank dataset demonstrate that our framework significantly outperforms the strongest cross-encoder baseline, achieving a notable gain of +5.45 in the NDCG@10 score while maintaining affordable latency consumption. Furthermore, we comprehensively present the fairness analysis results of our framework from three perspectives of different diseases, patient gender, and geographical regions. Meanwhile, the interpretability of our framework is rigorously verified by three human experts, providing further evidence of the reliability of our proposed framework for doctor recommendation.
• Abstract（参考訳）: インターネット医療の出現は、患者が自分の病気や希望する治療に関する医師を検索し、コミュニケーションする上で、前例のない便利さを提供する。 しかし、現在の医師推薦システムは、推奨された結果のプロフェッショナル主義と解釈可能性を完全に保証することができない。 本研究では,医師の推薦をランキングタスクとして定式化し,大規模言語モデル(LLM)に基づくポイントワイドランキングフレームワークを開発する。 本フレームワークは, 疾患治療ペアの関連性に応じて, ゼロショット設定で医師をランク付けする。 このフレームワークの利点は、正確で説明可能な医師のランキング結果を生成する能力にある。 さらに,38組以上の疾患治療ペアからなる専門知識駆動型医師ランキングデータセットDrRankを構築した。 DrRankデータセットの実験結果によると、我々のフレームワークは最強のクロスエンコーダベースラインを著しく上回り、安価なレイテンシ消費を維持しつつ、NDCG@10スコアで+5.45の顕著な上昇を達成した。 さらに, 病, 患者性, 地理的領域の3つの観点から, 枠組みの公平性分析結果を総合的に提示した。 一方、我々の枠組みの解釈可能性については、3人の人間専門家が厳格に検証し、提案した枠組みの信頼性のさらなる証拠を提供する。

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