MKA: A Scalable Medical Knowledge Assisted Mechanism for Generative Models on Medical Conversation Tasks

要約

自然言語処理 (NLP) テクノロジーを使用して医療用チャットボットを開発すると、患者の診断がより便利かつ効率的になり、これはヘルスケア AI の典型的なアプリケーションです。
その重要性から、多くの研究がなされてきました。
最近、神経生成モデルはチャットボットの中核として優れた能力を発揮していますが、医療特有の知識が不足しているため、医療会話に直接適用するとうまく拡張できません。
この制限に対処するために、この文書ではスケーラブルな医療知識支援メカニズム (MKA) が提案されています。
このメカニズムは、一般的な神経生成モデルが医療会話タスクでより良いパフォーマンスを達成できるように支援することを目的としています。
医療特有のナレッジグラフは仕組み内に設計されており、診療科、薬、検査、症状、疾患、食品の6種類の医療関連情報が含まれています。
さらに、入力データに医療情報を効果的に挿入するために、特定のトークン連結ポリシーが定義されています。
私たちの手法の評価は、MedDG と MedDialog-CN という 2 つの典型的な医療データセットに対して実行されます。
評価結果は、私たちのメカニズムと組み合わせたモデルが、複数の自動評価指標において元の方法よりも優れていることを示しています。
さらに、MKA-Bert-GPT は最先端のパフォーマンスを実現します。
オープンソースのコードは公開されています: https://github.com/LIANGKE23/Knowledge_Assisted_Medical_Dialogue_Generation_Mechanism

要約(オリジナル)

Using natural language processing (NLP) technologies to develop medical chatbots makes the diagnosis of the patient more convenient and efficient, which is a typical application in healthcare AI. Because of its importance, lots of research have been come out. Recently, the neural generative models have shown their impressive ability as the core of chatbot, while it cannot scale well when directly applied to medical conversation due to the lack of medical-specific knowledge. To address the limitation, a scalable Medical Knowledge Assisted mechanism, MKA, is proposed in this paper. The mechanism aims to assist general neural generative models to achieve better performance on the medical conversation task. The medical-specific knowledge graph is designed within the mechanism, which contains 6 types of medical-related information, including department, drug, check, symptom, disease, food. Besides, the specific token concatenation policy is defined to effectively inject medical information into the input data. Evaluation of our method is carried out on two typical medical datasets, MedDG and MedDialog-CN. The evaluation results demonstrate that models combined with our mechanism outperform original methods in multiple automatic evaluation metrics. Besides, MKA-Bert-GPT achieves state-of-the-art performance. The open-sourced codes are public: https://github.com/LIANGKE23/Knowledge_Assisted_Medical_Dialogue_Generation_Mechanism

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google