論文の概要: Retrieval-Augmented Generation Based Nurse Observation Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26046v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 03:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.344103
• Title: Retrieval-Augmented Generation Based Nurse Observation Extraction
• Title（参考訳）: 検索・拡張生成に基づく看護観察抽出
• Authors: Kyomin Hwang, Nojun Kwak,
• Abstract要約: 本稿では,看護師の判断から臨床所見を自動的に抽出することにより,看護師の負担を軽減するための自動パイプラインを提案する。 提案手法は,MEDIQA-SYNURRテストデータセット上でのF1スコア0.796の有効性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.617963085525126
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have played a significant role in reducing human workload across various domains, a trend that is increasingly extending into the medical field. In this paper, we propose an automated pipeline designed to alleviate the burden on nurses by automatically extracting clinical observations from nurse dictations. To ensure accurate extraction, we introduce a method based on Retrieval-Augmented Generation (RAG). Our approach demonstrates effective performance, achieving an F1-score of 0.796 on the MEDIQA-SYNUR test dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、様々な領域にわたる人的負担を減らす上で重要な役割を担っている。 本稿では,看護師の判断から臨床所見を自動的に抽出することにより,看護師の負担を軽減するための自動パイプラインを提案する。 精度の高い抽出を実現するために,検索型拡張生成(RAG)に基づく手法を提案する。 提案手法は,MEDIQA-SYNURテストデータセット上でF1スコア0.796を達成し,有効性能を示す。

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