ACI-BENCH：用于自动就诊记录生成基准测试的新型环境临床智能数据集
计算与语言
2023-06-06 v1
摘要
近期，GPT4 等生成式模型取得的巨大突破促使人们重新构想这类模型在所有应用中的普遍使用。医疗健康是人工智能（AI）可获益的一个领域。医患问诊中的病历生成任务及其相关的电子病历文档记录，是医生最繁重、最耗时的任务之一，也是生成式模型进展的自然首要潜在受益者。然而，随着此类进展，基准测试比以往任何时候都更为关键。无论是研究模型缺陷还是开发新评估指标，共享的开放数据集都是理解当前最先进水平的重要组成部分。遗憾的是，由于诊所问诊对话通常不被常规录制，且因患者保密性难以在伦理上共享，目前尚无足够大的诊所对话-病历数据集来对该任务进行基准测试。在此，我们提出环境临床智能基准（ACI-BENCH）语料库，这是迄今为止规模最大的、解决从问诊对话进行 AI 辅助病历生成问题的数据集。我们还给出了几种常见最先进方法的基准性能。
引用
@article{arxiv.2306.02022,
title = {ACI-BENCH: a Novel Ambient Clinical Intelligence Dataset for Benchmarking Automatic Visit Note Generation},
author = {Wen-wai Yim and Yujuan Fu and Asma Ben Abacha and Neal Snider and Thomas Lin and Meliha Yetisgen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.02022},
year = {2023}
}