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Empowering Healthcare Practitioners with Language Models: Structuring Speech Transcripts in Two Real-World Clinical Applications

Created by
  • Haebom

저자

Jean-Philippe Corbeil, Asma Ben Abacha, George Michalopoulos, Phillip Swazinna, Miguel Del-Agua, Jerome Tremblay, Akila Jeeson Daniel, Cari Bader, Yu-Cheng Cho, Pooja Krishnan, Nathan Bodenstab, Thomas Lin, Wenxuan Teng, Francois Beaulieu, Paul Vozila

개요

GPT-4o 및 o1과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 여러 의료 벤치마크에서 임상 자연어 처리(NLP) 작업에 뛰어난 성능을 보였지만, 간호사 구술로부터의 구조화된 표 형식 보고 및 의사-환자 상담에서 의료 명령 추출과 같은 두 가지 중요한 NLP 작업은 데이터 부족 및 민감성으로 인해 아직 충분히 연구되지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 과제를 개인 및 오픈 소스 임상 데이터 세트를 사용하여 연구하고, 오픈 소스 및 폐쇄형 LLM의 성능을 평가하며, 각 모델의 강점과 한계를 분석한다. 또한, 임상 관찰의 구조화된 추출을 가능하게 하는, 현실적이고 민감하지 않은 간호사 구술을 생성하기 위한 에이전트 기반 파이프라인을 제안한다. 간호 관찰 추출 및 의료 명령 추출을 위한 최초의 오픈 소스 데이터 세트인 SYNUR 및 SIMORD를 공개하여 관련 연구를 지원한다.

시사점, 한계점

시사점:
간호사 구술 보고 및 의료 명령 추출을 위한 LLM의 잠재력 탐구.
두 가지 과제 해결을 위한 에이전트 기반 파이프라인 제안.
오픈 소스 데이터 세트(SYNUR, SIMORD) 공개를 통한 연구 지원.
의료진의 문서 작성 부담 감소 및 환자 치료 집중 가능성 제시.
한계점:
데이터 부족 및 민감성으로 인한 연구 제약.
특정 LLM의 성능 및 한계에 대한 의존성.
제안된 에이전트 기반 파이프라인의 실제 임상 환경 적용 가능성에 대한 추가 연구 필요.
오픈 소스 데이터 세트의 품질 및 대표성에 대한 고려.
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