Is In-hospital Meta-information Useful for Abstractive Discharge Summary Generation?

要約

患者の入院中、医師は患者の毎日の観察を記録し、患者が退院するときに「退院要約」と呼ばれる簡単な文書にまとめなければなりません。
退院サマリーの自動生成は、医師の負担を大幅に軽減することができ、最近研究コミュニティで取り上げられています。
シーケンス ツー シーケンス アーキテクチャを使用した退院サマリー生成に関するこれまでの研究のほとんどは、入力用の入院患者メモのみに焦点を当てています。
ただし、電子健康記録 (EHR) には、有用な豊富な構造化メタデータ (病院、医師、病気、滞在期間など) もあります。
この論文では、要約タスクに対する医療メタ情報の有効性を調査します。
EHR システムから 4 種類のメタ情報を取得し、各メタ情報をシーケンス ツー シーケンス モデルにエンコードします。
日本語の EHR を使用すると、メタ情報をエンコードしたモデルは、バニラの Longformer よりも ROUGE-1 を最大 4.45 ポイント、BERTScore を 3.77 ポイント増加させました。
また、エンコードされたメタ情報により、出力内の関連用語の精度が向上することがわかりました。
私たちの結果は、医療メタ情報の使用の利点を示しました。

要約(オリジナル)

During the patient’s hospitalization, the physician must record daily observations of the patient and summarize them into a brief document called ‘discharge summary’ when the patient is discharged. Automated generation of discharge summary can greatly relieve the physicians’ burden, and has been addressed recently in the research community. Most previous studies of discharge summary generation using the sequence-to-sequence architecture focus on only inpatient notes for input. However, electric health records (EHR) also have rich structured metadata (e.g., hospital, physician, disease, length of stay, etc.) that might be useful. This paper investigates the effectiveness of medical meta-information for summarization tasks. We obtain four types of meta-information from the EHR systems and encode each meta-information into a sequence-to-sequence model. Using Japanese EHRs, meta-information encoded models increased ROUGE-1 by up to 4.45 points and BERTScore by 3.77 points over the vanilla Longformer. Also, we found that the encoded meta-information improves the precisions of its related terms in the outputs. Our results showed the benefit of the use of medical meta-information.

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