Medical Dialogue: A Survey of Categories, Methods, Evaluation and Challenges

要約

本稿では、重要かつ困難な課題である医療対話システムに関する研究成果を調査し、整理する。
これらのシステムはアプリケーションの観点から医学界で調査されてきましたが、厳密な技術的観点からの体系的なレビューはこれまで著しく欠如していました。
その結果、医療対話システムのカテゴリー、方法、評価の概要は限定的かつ不明確なままであり、この分野のさらなる改善の妨げとなっています。
このギャップを埋めるために、私たちは、有名なコンピューター サイエンス、自然言語処理の会議やジャーナルからの 325 件の論文の初期プールを調査し、概要を作成します。
最近、大規模な言語モデルが下流タスクで強力なモデル能力を示しており、これにより医療対話システムの基盤も再構築されました。
魅力的な実用化価値にもかかわらず、現在の医療対話システムには依然として問題があります。
この目的を達成するために、この文書では医療対話システム、特に大規模な言語モデルの大きな課題を列挙します。

要約(オリジナル)

This paper surveys and organizes research works on medical dialog systems, which is an important yet challenging task. Although these systems have been surveyed in the medical community from an application perspective, a systematic review from a rigorous technical perspective has to date remained noticeably absent. As a result, an overview of the categories, methods, and evaluation of medical dialogue systems remain limited and underspecified, hindering the further improvement of this area. To fill this gap, we investigate an initial pool of 325 papers from well-known computer science, and natural language processing conferences and journals, and make an overview. Recently, large language models have shown strong model capacity on downstream tasks, which also reshaped medical dialog systems’ foundation. Despite the alluring practical application value, current medical dialogue systems still suffer from problems. To this end, this paper lists the grand challenges of medical dialog systems, especially of large language models.

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