DocScribe: Chatbot für medizinische Qualitätssicherung

Einführung

DocScribe ist ein medizinischer Frage-und-Antwort-Chatbot, der die Art und Weise, wie wir mit medizinischen Daten interagieren, revolutioniert. DocScribe bietet schnelle und genaue Antworten sowohl auf allgemeine medizinische Anfragen als auch auf patientenspezifische Fragen. Unser Hauptziel ist es, die Zugänglichkeit und das Verständnis medizinischer Berichte zu verbessern. DocScribe erreicht dies durch:

Transkription medizinischer Berichte in ein besser zugängliches Format.
Antworten auf allgemeine medizinische Fragen geben.
Zusammenfassung von Berichten mehrerer Besuche.
Identifizieren relevanter Informationen aus der Patientengeschichte.

Architektur

Die Architektur von DocScribe ermöglicht eine nahtlose Interaktion zwischen Benutzern und medizinischen Daten. Es beinhaltet:

Eine auf Jupyter Notebook basierende Web-Benutzeroberfläche zum Hochladen von Berichten und zur weiteren Interaktion.
Die Erstellung von Einbettungen und Verzeichnissen aus medizinischen Transkripten.
Die Nutzung der Frameworks LangChain und HuggingFace zur Bearbeitung und Beantwortung von Fragen.

DocScribe-Architektur

Datenquellen

Unser Projekt nutzt eine Vielzahl von Datenquellen, um unser Modell zu trainieren, darunter:

Medizinische Transkripte: Wir haben das GPT-3.5-Modell genutzt, um 4,5.000 QA-Eingabeaufforderungen aus den medizinischen Transkripten zu generieren. MTSamples
WikiDoc: Besuchen Sie WikiDoc
WikiPatient: Besuchen Sie WikiPatient

Beispieldaten

Datensatz	Anweisung	Eingang	Ausgabe
Wikidoc	Beantworten Sie diese Frage wahrheitsgemäß	Können Sie einen Überblick über das Plattenepithelkarzinom der Lunge geben?	Plattenepithelkarzinome der Lunge können gemäß dem histologischen Klassifikationssystem der WHO in vier Haupttypen eingeteilt werden: papillär, klarzellig, kleinzellig und basaloid.
WikiPatient	Beantworten Sie diese Frage wahrheitsgemäß	Wann muss ich dringend medizinische Hilfe in Anspruch nehmen, wenn ich am Alström-Syndrom leide?	Rufen Sie Ihren Arzt an, wenn Sie oder Ihr Kind Diabetes-Symptome wie vermehrten Durst und Harndrang haben. Suchen Sie umgehend einen Arzt auf, wenn Sie glauben, dass Ihr Kind nicht normal sehen oder hören kann.
MT-Proben	Generieren Sie auf der Grundlage des bereitgestellten medizinischen Zeugnisses eine Eingabeaufforderung und eine Antwort, um LLM zu trainieren	Wie lautete die präoperative Diagnose des Patienten?	Die präoperative Diagnose des Patienten lautete Prostatakrebs.

Modellierungsansatz

Wir haben uns für das Vicuna-13B-Modell entschieden, das mit LoRA, PEFT und Bitsandbytes fein abgestimmt ist. Unser Ansatz wurde durch strenge Tests validiert und hat vielversprechende Ergebnisse bei der Interpretation medizinischer Daten gezeigt.

Beispielergebnisse

Ergebnisse und zukünftige Arbeit

DocScribe hat bemerkenswerte Kompetenz bei der Bearbeitung medizinischer Anfragen und der Zusammenfassung von Patientenberichten bewiesen. Zukünftige Richtungen umfassen die Ausweitung der Modellschulung an medizinischen Körpern, die Einbeziehung medizinischer Bildanalysen und die Erforschung ihrer Anwendung in der klinischen Forschung.

Installation

git clone https://github.com/kmnis/DocScribe.git
cd DocScribe
pip install -r requirements.txt

# Start the jupyter server by running
jupyter notebook

# Open your browser and open http://localhost:8888/inference and open a notebook