Personalized Clinical Note Generation from Doctor-Patient Conversations

要約

この研究では、医師向けの臨床ノート草案の品質を向上させる新しい手法を紹介します。
この技術は、暗黙的な医師の会話スタイルとメモの好みをモデル化する機能に焦点を当てています。
また、新しい医師をサポートするモデルを再トレーニングすることなく、会話と組み合わせた限られた数の臨床メモがその医師に利用できる場合に、その医師を登録するための新しい手法も紹介します。
現在の病気の病歴セクションの ROUGE-2 スコアが 13.8%、身体検査セクションが 88.6%、評価と計画セクションが 50.8% 向上することで、私たちの技術がベースライン モデルを上回っていることを示しています。

要約(オリジナル)

In this work, we present a novel technique to improve the quality of draft clinical notes for physicians. This technique is concentrated on the ability to model implicit physician conversation styles and note preferences. We also introduce a novel technique for the enrollment of new physicians when a limited number of clinical notes paired with conversations are available for that physician, without the need to re-train a model to support them. We show that our technique outperforms the baseline model by improving the ROUGE-2 score of the History of Present Illness section by 13.8%, the Physical Examination section by 88.6%, and the Assessment & Plan section by 50.8%.

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