DocScribe: 医療 QA チャットボット

導入

DocScribe は、医療データの扱い方に革命をもたらす医療質疑応答チャットボットです。 DocScribe は、一般的な医療に関する質問と患者固有の質問の両方に迅速かつ正確に回答します。私たちの主な目標は、医療レポートのアクセシビリティと理解を強化することです。 DocScribe は以下を通じてこれを実現します。

医療レポートをよりアクセスしやすい形式に転記します。
一般的な医療上の質問への回答を提供します。
複数の訪問からのレポートを要約します。
患者の病歴から関連情報を特定する。

建築

DocScribe のアーキテクチャは、ユーザーと医療データ間のシームレスな対話を促進します。これには以下が組み込まれています。

レポートのアップロードとさらなる対話のための Jupyter Notebook ベースの Web UI。
医療記録からの埋め込みとインデックスの作成。
質問を処理して回答するための LangChain および HuggingFace フレームワークの利用。

DocScribe アーキテクチャ

データソース

私たちのプロジェクトでは、次のようなさまざまなデータソースを活用してモデルをトレーニングします。

医療記録: GPT-3.5 モデルを活用して、医療記録から 4.5k の QA プロンプトを生成しました。 MTSサンプル
WikiDoc: WikiDoc にアクセス
ウィキペイシェント: ウィキペイシェントにアクセス

サンプルデータ

データセット	命令	入力	出力
ウィキドキュメント	この質問に正直に答えてください	肺扁平上皮癌の概要を教えていただけますか?	肺の扁平上皮癌は、WHO の組織学的分類システムに従って、乳頭状、明細胞、小細胞、および基底細胞の 4 つの主要なタイプに分類されます。
ウィキ患者	この質問に正直に答えてください	アルストローム症候群の場合、いつ緊急医療を受ける必要がありますか?	あなたまたはあなたのお子様に、喉の渇きや排尿の増加などの糖尿病の症状がある場合は、医療提供者に連絡してください。お子様が正常に見えたり聞こえなかったりすると思われる場合は、直ちに医師の診察を受けてください。
MTサンプル	指定された医療記録に基づいて、LLM をトレーニングするためのプロンプトと回答を生成します	患者の術前診断は何でしたか?	患者の術前診断は前立腺がんでした。

モデリングアプローチ

LoRA、PEFT、ビットサンドバイトで微調整された Vicuna-13B モデルを選択しました。私たちのアプローチは厳格なテストを通じて検証され、医療データの解釈において有望な結果が示されています。

サンプル結果

結果と今後の課題

DocScribe は、医療上の質問の処理と患者の報告の要約において優れた能力を示しています。将来の方向性としては、医療コーパスに対するモデルのトレーニングの拡大、医療画像分析の組み込み、臨床研究での応用の検討などが含まれます。

インストール

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