論文の概要: Skin-SOAP: A Weakly Supervised Framework for Generating Structured SOAP Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05019v1
• Date: Thu, 07 Aug 2025 04:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.710215
• Title: Skin-SOAP: A Weakly Supervised Framework for Generating Structured SOAP Notes
• Title（参考訳）: Skin-SOAP: 構造化SOAPノートを生成するための弱監視フレームワーク
• Authors: Sadia Kamal, Tim Oates, Joy Wan,
• Abstract要約: 皮膚癌は世界中で最も多いがんであり、年間医療費は80億ドルを超えている。 臨床現場では、医師が詳細なSOAP(Subjective, Objective, Assessment, Plan)のノートを使って患者訪問を文書化する。 スキンSOAP(Skin-SOAP)は、病変画像やスパース臨床テキストを含む限られた入力から臨床構造化されたSOAPノートを生成するための弱教師付きマルチモーダルフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.628362851671667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Skin carcinoma is the most prevalent form of cancer globally, accounting for over $8 billion in annual healthcare expenditures. Early diagnosis, accurate and timely treatment are critical to improving patient survival rates. In clinical settings, physicians document patient visits using detailed SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan) notes. However, manually generating these notes is labor-intensive and contributes to clinician burnout. In this work, we propose skin-SOAP, a weakly supervised multimodal framework to generate clinically structured SOAP notes from limited inputs, including lesion images and sparse clinical text. Our approach reduces reliance on manual annotations, enabling scalable, clinically grounded documentation while alleviating clinician burden and reducing the need for large annotated data. Our method achieves performance comparable to GPT-4o, Claude, and DeepSeek Janus Pro across key clinical relevance metrics. To evaluate this clinical relevance, we introduce two novel metrics MedConceptEval and Clinical Coherence Score (CCS) which assess semantic alignment with expert medical concepts and input features, respectively.
• Abstract（参考訳）: 皮膚癌は世界中で最も多いがんであり、年間医療費は80億ドルを超えている。 早期診断、正確、タイムリーな治療は、患者の生存率を向上させるために重要である。 臨床現場では、医師が詳細なSOAP(Subjective, Objective, Assessment, Plan)のノートを使って患者訪問を文書化する。 しかし、これらのメモを手動で作成することは労働集約的であり、臨床のバーンアウトに寄与する。 本研究では,病変画像やスパース臨床テキストを含む限られた入力から臨床構造化されたSOAPノートを生成するための,弱教師付きマルチモーダルフレームワークであるSkin-SOAPを提案する。 提案手法は,手動アノテーションへの依存を軽減し,クリニック負担を軽減しつつ,スケーラブルで臨床基盤のあるドキュメンテーションを可能にするとともに,大規模な注釈付きデータの必要性を低減させる。 本手法はGPT-4o, Claude, DeepSeek Janus Pro に匹敵する性能を臨床関連指標で達成する。 この臨床関連性を評価するために, 専門医の概念と入力特徴とのセマンティックアライメントを評価する2つの新しい尺度 MedConceptEval と Clinical Coherence Score (CCS) を導入する。

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