論文の概要: Leaps Beyond the Seen: Reinforced Reasoning Augmented Generation for Clinical Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05386v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 12:55:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.611216
• Title: Leaps Beyond the Seen: Reinforced Reasoning Augmented Generation for Clinical Notes
• Title（参考訳）: シーエンスの先駆け:臨床ノートの強化された推論生成
• Authors: Lo Pang-Yun Ting, Chengshuai Zhao, Yu-Hua Zeng, Yuan Jee Lim, Kun-Ta Chuang, Huan Liu,
• Abstract要約: ReinRAG (ReinRAG) は、入力前情報に基づく長期放電命令のための推論拡張生成(RAG)である。 情報ギャップを埋めるため,グループ正規化報酬による検索品質の向上を目的としたグループベースレトリバー最適化(GRO)を提案する。 実世界のデータセットの実験では、ReinRAGは臨床効果と自然言語生成の指標の両方においてベースラインを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.897880916802864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical note generation aims to produce free-text summaries of a patient's condition and diagnostic process, with discharge instructions being a representative long-form example. While recent LLM-based methods pre-trained on general clinical corpora show promise in clinical text generation, they fall short in producing long-form notes from limited patient information. In this paper, we propose ReinRAG, a reinforced reasoning augmented generation (RAG) for long-form discharge instructions based on pre-admission information. ReinRAG retrieves reasoning paths from a medical knowledge graph to provide explicit semantic guidance to the LLM. To bridge the information gap, we propose group-based retriever optimization (GRO) which improves retrieval quality with group-normalized rewards, encouraging reasoning leaps for deeper inference by the LLM. Comprehensive experiments on the real-world dataset show that ReinRAG outperforms baselines in both clinical efficacy and natural language generation metrics. Further analysis reveals that ReinRAG fills semantic gaps in sparse input scenarios, and retrieved reasoning paths help LLMs avoid clinical misinterpretation by focusing on key evidence and following coherent reasoning.
• Abstract（参考訳）: 臨床ノート生成は、患者の状態と診断過程を自由テキストで要約することを目的としており、放電指示が代表的な長文例である。 一般臨床コーパスで事前訓練した最近のLCM法は, 臨床テキスト生成において有望であるが, 限られた患者情報から長文のノートを作成するには不十分である。 本稿では,提案するReinRAG(Reforceed reasoning augmented generation, RAG)を提案する。 ReinRAGは医学知識グラフから推論パスを取得し、LSMに明確な意味的ガイダンスを提供する。 情報ギャップを埋めるため,グループ正規化報酬による検索品質の向上と,LLMによる深い推論のための推論跳躍を促すグループベースレトリバー最適化(GRO)を提案する。 実世界のデータセットに関する総合的な実験では、ReinRAGは臨床効果と自然言語生成の指標の両方においてベースラインを上回っている。 さらに分析したところ、ReinRAGはスパース入力シナリオのセマンティックギャップを埋め、抽出された推論経路は、LLMが重要なエビデンスに注目し、一貫性のある推論に従うことで臨床的誤解釈を避けるのに役立つことがわかった。

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