論文の概要: Auditable Emergency Triage for Maternal and Newborn Care in India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.09356v1
- Date: Tue, 08 Sep 2026 18:45:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.788733
- Title: Auditable Emergency Triage for Maternal and Newborn Care in India
- Title（参考訳）: インドにおける母系・新生児ケアの緊急トライアージ
- Abstract要約: Noora Healthの看護師は、WhatsAppベースのサービスで毎月5万件以上の医療クエリに回答する。
それらをサポートするために,大規模言語モデル(LLM)を用いてメッセージが緊急であるかどうかを分類するシステムを構築した。
0.565から0.810へ、F1は0.606から0.702へリコールされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.121169121023536
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: At Noora Health, our nurses answer more than 50,000 medical queries per month on our WhatsApp-based service that provides caregivers with on-demand support. Their most time-critical task is emergency triage: deciding which queries need immediate in-person attention. To support them, we built a system that uses a large language model (LLM) to classify whether a message is an emergency and provide a rationale for interpretability. But the system was opaque: analyzing mistakes meant reading reasoning chains for each message, which is infeasible at our scale. Prompt changes meant re-running a full evaluation to prevent regressions, which was both costly and operationally challenging. Clinicians follow a decision tree to make this call, but it was never documented or passed to the model, which relied on a flat list of danger signs. To address these issues, we decomposed triage into two steps: an LLM extracts canonical symptoms and patient context from the query using a clinician-authored vocabulary, and a deterministic rule engine captures the scenarios that indicate an emergency. We show that the new system raised recall from 0.565 to 0.810 and F1 from 0.606 to 0.702, with structured rules driving most of the accuracy gains while the decomposition provides auditability: clinical experts can inspect each stage of the new system to see whether the query was mistranslated, symptoms were incorrectly extracted, patient context was wrongly inferred, or the necessary rules were missing. They can add new rules independently without causing regressions and avoid running costly evaluations. Since deployment, the new system has triaged 152,421 patient queries and flagged 28,535 (18.7%) as emergencies. The over-escalation rate has been 17.8%, without any increase in missed emergencies. Clinicians have also added 48 new rules since deployment, evidence of the faster correction loop we set out to build.
- Abstract（参考訳）: Noora Healthでは、介護者にオンデマンドサポートを提供するWhatsAppベースのサービスで、看護師が毎月5万件以上の医療クエリに回答します。
彼らの最も重要なタスクは緊急トリアージ(緊急トリアージ)である。
それらをサポートするために,大規模言語モデル(LLM)を用いて,メッセージが緊急かどうかを分類し,解釈可能性の根拠を提供するシステムを構築した。
しかし、このシステムは不透明で、ミスを分析することは、メッセージごとに推論チェーンを読み取ることを意味しており、これは我々の規模では不可能である。
急激な変更は、コストと運用上の両面で困難なレグレッションを防止するために、完全な評価を再実行することを意味した。
臨床医は、この電話を行うための決定木に従うが、危険標識のフラットリストに依存するモデルに記録されたり渡されたりはしなかった。
これらの問題に対処するため, LLMは, 臨床用語彙を用いた質問紙から標準症状と患者コンテキストを抽出し, 決定論的ルールエンジンは緊急時を示すシナリオをキャプチャする。
分析結果から,新たなシステムが0.565から0.810に,F1が0.606から0.702にリコールされ,構造化されたルールがほとんどの精度向上を推進し,分解性も高いことが判明した。
彼らは、レグレッションを引き起こすことなく、独立して新しいルールを追加でき、コストのかかる評価を避けることができる。
配備以来、新しいシステムは152,421人の患者クエリをトリガし、緊急時として28,535 (18.7%) をフラグ付けしている。
過度のエスカレーション率は17.8%であり、緊急の欠如は生じていない。
臨床医はデプロイ以来、48の新しいルールも追加しています。
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