論文の概要: MedAidDialog: A Multilingual Multi-Turn Medical Dialogue Dataset for Accessible Healthcare
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24132v1
- Date: Wed, 25 Mar 2026 09:51:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.234907
- Title: MedAidDialog: A Multilingual Multi-Turn Medical Dialogue Dataset for Accessible Healthcare
- Title（参考訳）: MedAidDialog:アクセシブルヘルスケアのための多言語多言語医療対話データセット
- Authors: Shubham Kumar Nigam, Suparnojit Sarkar, Piyush Patel,
- Abstract要約: MedAidDialogは、現実的な医師と患者との相談をシミュレートするために設計された多言語多言語医療対話データセットである。
データセットは、大規模言語モデルを用いて合成コンサルテーションを生成することでMDDial corpusを拡張する。
MedAidLMは,パラメータ効率のよい小言語モデルの微調整により訓練された対話型医療モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3141424119891407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Conversational artificial intelligence has the potential to assist users in preliminary medical consultations, particularly in settings where access to healthcare professionals is limited. However, many existing medical dialogue systems operate in a single-turn question--answering paradigm or rely on template-based datasets, limiting conversational realism and multilingual applicability. In this work, we introduce MedAidDialog, a multilingual multi-turn medical dialogue dataset designed to simulate realistic physician--patient consultations. The dataset extends the MDDial corpus by generating synthetic consultations using large language models and further expands them into a parallel multilingual corpus covering seven languages: English, Hindi, Telugu, Tamil, Bengali, Marathi, and Arabic. Building on this dataset, we develop MedAidLM, a conversational medical model trained using parameter-efficient fine-tuning on quantized small language models, enabling deployment without high-end computational infrastructure. Our framework additionally incorporates optional patient pre-context information (e.g., age, gender, allergies) to personalize the consultation process. Experimental results demonstrate that the proposed system can effectively perform symptom elicitation through multi-turn dialogue and generate diagnostic recommendations. We further conduct medical expert evaluation to assess the plausibility and coherence of the generated consultations.
- Abstract（参考訳）: 会話型人工知能は、特に医療専門家へのアクセスが制限されている環境で、予備的な医療相談のユーザーを支援する可能性がある。
しかし,既存の医療対話システムの多くは,会話リアリズムや多言語適用性を制限する,一ターン質問応答パラダイムやテンプレートベースのデータセットに依存している。
本稿では,現実的な医師と患者との相談をシミュレートするための多言語多言語医療対話データセットであるMedAidDialogを紹介する。
このデータセットは、MDDialコーパスを拡張して、大きな言語モデルを用いて合成コンサルテーションを生成し、さらに英語、ヒンディー語、テルグ語、タミル語、ベンガル語、マラティー語、アラビア語の7つの言語をカバーする平行多言語コーパスへと拡張する。
このデータセットをベースとしたMedAidLM(MedAidLM)は,量子化された小言語モデルに対するパラメータ効率の微調整を用いて訓練された対話型医療モデルである。
また, コンサルテーションプロセスのパーソナライズのために, 任意の患者プレコンテクスト情報(年齢, 性別, アレルギーなど)を組み込んだ。
実験結果から, マルチターン対話による症状誘発を効果的に行い, 診断勧告を作成できることが示唆された。
我々はさらに医療専門家の評価を行い、生成された相談の妥当性と一貫性を評価する。
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