論文の概要: ALFRED: Ask a Large-language model For Reliable ECG Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03781v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 12:59:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.799746
• Title: ALFRED: Ask a Large-language model For Reliable ECG Diagnosis
• Title（参考訳）: ALFRED: 信頼性の高い心電図診断のための大規模言語モデル
• Authors: Jin Yu, JaeHo Park, TaeJun Park, Gyurin Kim, JiHyun Lee, Min Sung Lee, Joon-myoung Kwon, Jeong Min Son, Yong-Yeon Jo,
• Abstract要約: 本稿では,ECG解析のためのRAGに基づくゼロショット心電図診断フレームワークを提案する。 このフレームワークには専門家による知識が組み込まれており、診断精度と説明可能性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.920215852057236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Leveraging Large Language Models (LLMs) with Retrieval-Augmented Generation (RAG) for analyzing medical data, particularly Electrocardiogram (ECG), offers high accuracy and convenience. However, generating reliable, evidence-based results in specialized fields like healthcare remains a challenge, as RAG alone may not suffice. We propose a Zero-shot ECG diagnosis framework based on RAG for ECG analysis that incorporates expert-curated knowledge to enhance diagnostic accuracy and explainability. Evaluation on the PTB-XL dataset demonstrates the framework's effectiveness, highlighting the value of structured domain expertise in automated ECG interpretation. Our framework is designed to support comprehensive ECG analysis, addressing diverse diagnostic needs with potential applications beyond the tested dataset.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) を用いた大規模言語モデル(LLM)の活用により、特に心電図(ECG)は精度と利便性が向上する。 しかしながら、医療などの専門分野において信頼できる証拠に基づく結果を生み出すことは、RAGだけでは十分ではないため、依然として課題である。 本稿では、専門家による知識を取り入れて診断精度と説明可能性を向上させるRAG for ECG分析に基づくゼロショット心電図診断フレームワークを提案する。 PTB-XLデータセットの評価は、自動ECG解釈における構造化ドメイン専門知識の価値を強調し、フレームワークの有効性を示す。 我々のフレームワークは、包括的なECG分析をサポートし、テストデータセットを超える潜在的なアプリケーションで多様な診断ニーズに対処するように設計されています。

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