院内元信息对抽取式出院小结生成是否有用？
计算与语言
2023-03-13 v1
摘要
在患者住院期间，医师必须记录对患者的每日观察，并在患者出院时将其总结为一份简短文档，称为“出院小结”。出院小结的自动生成可极大减轻医师负担，近来已受到研究界的关注。大多数先前使用序列到序列架构的出院小结生成研究仅以住院病历作为输入。然而，电子健康记录（EHR）还拥有丰富的结构化元数据（例如医院、医师、疾病、住院时长等），这些可能有所帮助。本文研究了医学元信息对于摘要任务的有效性。我们从 EHR 系统中获取四类元信息，并将每种元信息编码进一个序列到序列模型。使用日本 EHR，编码元信息的模型相比原始 Longformer 在 ROUGE-1 上最高提升 4.45 分，在 BERTScore 上提升 3.77 分。此外，我们发现编码的元信息提升了输出中相关术语的精确度。我们的结果显示了利用医学元信息的益处。
引用
@article{arxiv.2303.06002,
title = {Is In-hospital Meta-information Useful for Abstractive Discharge Summary Generation?},
author = {Kenichiro Ando and Mamoru Komachi and Takashi Okumura and Hiromasa Horiguchi and Yuji Matsumoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.06002},
year = {2023}
}