論文の概要: A Retrieval-Based Approach to Medical Procedure Matching in Romanian

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20556v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 13:54:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:57.929800
• Title: A Retrieval-Based Approach to Medical Procedure Matching in Romanian
• Title（参考訳）: ルーマニアにおける医学的処置マッチングの検索的アプローチ
• Authors: Andrei Niculae, Adrian Cosma, Emilian Radoi,
• Abstract要約: 命名規則の不整合は、誤った手続きにつながり、行政上の非効率性や保険請求問題を引き起こす。 本稿では,ルーマニアの医療システムにおける医療名マッチングのための文埋め込みを利用した検索型アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6390165502400875
• License:
• Abstract: Accurately mapping medical procedure names from healthcare providers to standardized terminology used by insurance companies is a crucial yet complex task. Inconsistencies in naming conventions lead to missclasified procedures, causing administrative inefficiencies and insurance claim problems in private healthcare settings. Many companies still use human resources for manual mapping, while there is a clear opportunity for automation. This paper proposes a retrieval-based architecture leveraging sentence embeddings for medical name matching in the Romanian healthcare system. This challenge is significantly more difficult in underrepresented languages such as Romanian, where existing pretrained language models lack domain-specific adaptation to medical text. We evaluate multiple embedding models, including Romanian, multilingual, and medical-domain-specific representations, to identify the most effective solution for this task. Our findings contribute to the broader field of medical NLP for low-resource languages such as Romanian.
• Abstract（参考訳）: 医療提供者からの医療処置の名称を、保険会社が使用する標準化用語に正確にマッピングすることは、非常に重要な作業である。 命名規則の不整合は誤った手続きにつながり、民間医療環境における管理上の非効率性や保険請求問題を引き起こす。 多くの企業は手動のマッピングに人的資源を使っているが、自動化の機会は明らかだ。 本稿では,ルーマニアの医療システムにおける医療名マッチングのための文埋め込みを利用した検索型アーキテクチャを提案する。 この課題は、既存の事前訓練された言語モデルが医学テキストへのドメイン固有の適応を欠いているルーマニア語のような表現不足言語において、はるかに困難である。 ルーマニア語、多言語、医療ドメイン固有の表現を含む複数の埋め込みモデルを評価し、このタスクの最も効果的な解を同定する。 本研究は,ルーマニア語などの低リソース言語に対する医学的NLPの幅広い分野に寄与する。

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