“哪里不舒服？”——医患对话中医生意图轨迹的数据集与研究
计算与语言
2025-08-27 v1
摘要
在医患对话中，医生的主要目标是对患者进行诊断并提出治疗方案。医生通过有针对性的提问引导这些对话，以高效地收集为患者提供最佳治疗效果所需的信息。据我们所知，这是首个研究医患对话中医生意图轨迹的工作。我们使用“Ambient Clinical Intelligence Benchmark”（Aci-bench）数据集进行研究。我们与医疗专业人员合作，基于 SOAP 框架（Subjective, Objective, Assessment, and Plan）开发了细粒度的医生意图分类体系。随后，我们开展了大规模的标注工作，在使用流行众包平台 Prolific 招募的大量医学专家的帮助下，为超过 5000 个医患对话轮次进行了标注。这一大型标注数据集是一项重要的资源贡献，我们用它对最先进的生成式和编码器模型在医疗意图分类任务上进行基准测试。我们的发现表明，我们的模型能以高准确率理解医疗对话的总体结构，但往往无法识别 SOAP 类别之间的转换。我们还首次报告了医疗对话结构中的常见轨迹，这为设计“鉴别诊断”系统提供了有价值的见解。最后，我们广泛研究了意图过滤对医疗对话摘要的影响，并观察到性能的显著提升。我们在 https://github.com/DATEXIS/medical-intent-classification 公开代码与数据，包括标注指南。
引用
@article{arxiv.2508.19077,
title = {"Where does it hurt?" -- Dataset and Study on Physician Intent Trajectories in Doctor Patient Dialogues},
author = {Tom Röhr and Soumyadeep Roy and Fares Al Mohamad and Jens-Michalis Papaioannou and Wolfgang Nejdl and Felix Gers and Alexander Löser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19077},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ECAI 2025