ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

نحو أتمتة التوصيلات الطبية: عيادة زيارة الحوار 23Note عقوبة المحاذاة

Towards Automating Medical Scribing : Clinic Visit Dialogue2Note Sentence Alignment and Snippet Summarization

214   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يتم تلخيص المحادثات الطبية من زيارات المريض بشكل روتيني إلى الملاحظات السريرية لتوثيق الرعاية السريرية.يعد الإبداع التلقائي للملاحظة السريرية أمرا صعبا بشكل خاص بالنظر إلى أنه يتطلب التلخصات على اللغة المنطوقة وتحويلات المتكلم المتعددة؛كذلك، تشمل الملاحظات السريرية نصا شبه مهيكل للغاية.في هذه الورقة، نصف طريقة إنشاء Corpus الخاصة بنا وأنظمة الأساس لاثنين من مهام NLP، الحوار السريري 23Note محاذاة الجملة والحوار الإكلينيكي 2NOTE FILIPET.قد يتم دمج هذين النموذجين، وكذلك النماذج الأخرى التي تم إنشاؤها من مثل هذه الكائنات، كأجزاء من نظام توليد الأطراف السريري الطرفية نهاية إلى نهاية.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

نقترح طريقة لتقييم جودة النص الذي تم إنشاؤه عن طريق طلب المقيمين لحساب الحقائق، والحساب الدقيقة، واستدعاء، F-Score، ودقة من التهم الخام.نعتقد أن هذا النهج يؤدي إلى هدف أكثر وأسهل لإعادة إنتاج التقييم.نحن نطبق هذا على مهمة تلخيص التقرير الطبي، حيث قياس الجودة الموضوعية والدقة له أهمية قصوى.
على الرغم من النجاح الواسع النطاق للتعلم الإشراف على الذات من خلال نماذج لغة ملثم (MLM)، فإن التقاط علاقات الدلالية الدقيقة الدقيقة في المجال الطبي الحيوي يظل تحديا. هذا أمر بالغ الأهمية لمهام مستوى الكيان مثل الكيان الذي يربط حيث القدرة على نموذج ال علاقات الكيانية (خاصة المرادف) محورية. لمعالجة هذا التحدي، نقترح Sapbert، وهو مخطط الاحتجاط بأنه يتماشى على مساحة التمثيل من الكيانات الطبية الحيوية. نقوم بتصميم إطار تعلم متري قابل للتطوير الذي يمكنه الاستفادة من UMLs، وهي مجموعة هائلة من الأنتولوج الطبي الطبيعي مع مفاهيم 4M +. على النقيض من ذلك مع أنظمة Hybrid التي تعتمد على الأنابيب السابقة، تقدم Sapbert حلا أنيقا نموذجيا لمشكلة ربط الكيان الطبي (MEL)، وتحقيق حالة جديدة من بين الفن (SOTA) على ستة MEL Benchmark مجموعات البيانات. في المجال العلمي، نحقق سوتا حتى بدون إشراف خاص بمهام المهام. مع تحسن كبير على مختلف MLMS المحدد مسبقا للمجال مثل BioBert و SciberTand و PubMedbert، يثبت نظامنا المحدد فعال وقوي.
قياس درجة التشابه بين زوج من الجمل بلغات مختلفة هو المطلوبة الأساسية لأساليب تضمين الجملة متعددة اللغات. يتكون التنبؤ بدرجة التشابه من مهمتين فرعيتين، وهو تقييم التغلب غير المباشر واسترجاع الجملة متعددة اللغات. ومع ذلك، فإن الأساليب التقليدية قد تناو لت أساسا واحدة فقط من المهام الفرعية، وبالتالي أظهرت عروضا متحيزا. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة وطريقة قوية لتضمين الجملة متعددة اللغات، مما يدل على تحسين الأداء على كلا المهام الفرعية، وبالتالي مما يؤدي إلى تنبؤات قوية لدرجات التشابه متعددة اللغات. تتكون الطريقة المقترحة من جزأين: لتعلم التشابه الدلالي من الجمل في اللغة المحورية، ثم تمديد الهيكل الدلالي المستفاد لغات مختلفة. لمحاذاة الهياكل الدلالية عبر لغات مختلفة، نقدم شبكة مدرس وطالب. تقطير شبكة المعلم معرفة اللغة المحورية لغات مختلفة من شبكة الطلاب. أثناء التقطير، يتم تحديث معلمات شبكة المعلم مع المتوسط ​​البطيء المتحرك. جنبا إلى جنب مع التقطير وتحديث المعلمة، يمكن محاذاة الهيكل الدلالي لشبكة الطالب مباشرة عبر لغات مختلفة مع الحفاظ على القدرة على قياس التشابه الدلالي. وبالتالي، فإن طريقة التدريب متعددة اللغات تدفع تحسين الأداء في تقييم التشابه متعدد اللغات. يحقق النموذج المقترح أداء الحديث في تقييم التشابه متعدد اللغات لعام 2017 بالإضافة إلى مهام فرعية، التي تمتد التقييم المتشابهات لأول مرة 2017 و Tatoeba متعددة اللغات متعددة اللغات في 14 لغة.
تلعب اللغة المختلطة من التعليمات البرمجية دورا حاسما في الاتصالات في المجتمعات متعددة اللغات. على الرغم من أن النمو الأخير لمستخدمي الويب قد عززوا إلى حد كبير استخدام مثل هذه اللغات المختلطة، فإن الجيل الحالي لأنظمة الحوار مونولجة في المقام الأول. هذ ه الزيادة في استخدام اللغة المختلطة من التعليمات البرمجية قد دفعت أنظمة الحوار بلغة مماثلة. نقدم عملنا في توليد الحوار المختلط من التعليمات البرمجية، وهي مهمة غير مستكشفة في اللغات المختلطة من التعليمات البرمجية، وتوليد الكلام في اللغة المختلطة من التعليمات البرمجية بدلا من لغة واحدة في كثير من الأحيان الإنجليزية فقط. نقدم لجنة اصطناعية جديدة في مزيج التعليمات البرمجية للحوائط، CM-DAYAYDIALOG، عن طريق تحويل كوربوس حوار موجود باللغة الإنجليزية فقط إلى Corpus مختلطة باللغة الهندية. بعد ذلك اقترحنا نهجا أساسيا حيث نظهر فعالية استخدام MBART مثل محولات تسلسل تسلسل متعدد اللغات لتوليد الحوار المختلط. يمكن لأفضل طرازات الحوار الأداء لدينا إجراء محادثات متماسكة في اللغة المختلطة الهندية - الإنجليزية كما تم تقييمها بواسطة المقاييس البشرية والآلية التي تحدد معايير جديدة لمهمة توليد الحوار المختلط من التعليمات البرمجية.
يقدم هذا البحث دراسة مرجعية عن الخوارزميات و الأنظمة المتوفرة لكشف الانتحال ، و يقوم بتصميم و بناء تطبيق لكشف الانتحال في الأبحاث الطبية بتوظيف الأنطولوجيات الطبية العالمية المتوفرة على الشبكة العنكبوتية . إن مسألة كشف الانتحال في الأبحاث الطبية الم كتوبة باللغات الطبيعية هي مسألة معقدة و تتعلق بالمجال الدقيق للابحاث الطبية . يوجد العديد من الخوارزميات المستخدمة لكشف الانتحال في اللغات الطبيعية و التي تقسم بشكل عام إلى صنفين رئيسين هما خوارزميات المقارنة بين الملفات عن طريق بصمات الملفات ، و خوارزميات مقارنة محتوى الملفات و التي تتضمن خوارزميات مقارنة السلاسل النصية و خوارزميات مقارنة البنى الشجرية للملفات . حديثا تم البحث في مجال خوارزميات كشف الانتحال ذات البعد الدلالي فتم تطوير خوارزميات كشف الانتحال الدلالية المعتمدة على تحليل نماذج الاقتباس في الأبحاث العلمية . تمَ في هذا العمل تطوير نظام لكشف الانتحال باستخدام محرك البحث Bing ، حيث تم استخدام خوارزمية تعتمد على استخدام و توظيف نوعين من الانطولوجيات و هي الأنطولوجيات العامة مثل وورد نت ( WordNet ) و الأنطلوجيات الطبية العالمية أشهرها أنطولوجيا الأمراض Diseases ontology التي تحتوي على توصيف الأمراض و خصائصها و تعريفها و اشتقاق الأمراض من بعضها.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا