DocScribe: чат-бот медицинского контроля качества

Введение

DocScribe — это медицинский чат-бот, отвечающий на вопросы, который революционизирует то, как мы взаимодействуем с медицинскими данными. DocScribe обеспечивает быстрые и точные ответы как на общие медицинские запросы, так и на вопросы, касающиеся конкретного пациента. Наша главная цель — повысить доступность и понимание медицинских отчетов. DocScribe достигает этого посредством:

Транскрипция медицинских заключений в более доступный формат.
Даем ответы на общемедицинские вопросы.
Обобщение отчетов по результатам нескольких посещений.
Выявление соответствующей информации из истории болезни пациента.

Архитектура

Архитектура DocScribe обеспечивает плавное взаимодействие между пользователями и медицинскими данными. Он включает в себя:

Веб-интерфейс на базе Jupyter Notebook для загрузки отчетов и дальнейшего взаимодействия.
Создание вложений и индексов из медицинских стенограмм.
Использование фреймворков LangChain и HuggingFace для обработки вопросов и ответов на них.

Архитектура DocScribe

Источники данных

Наш проект использует широкий спектр источников данных для обучения нашей модели, в том числе:

Медицинские стенограммы. Мы использовали модель GPT-3.5 для создания 4,5 тысяч запросов по обеспечению качества на основе медицинских стенограмм. МТСэмплс
WikiDoc: Посетите WikiDoc
WikiPatient: Посетите WikiPatient

Пример данных

Набор данных	Инструкция	Вход	Выход
Викидокумент	Ответьте на этот вопрос правдиво	Можете ли вы дать обзор плоскоклеточного рака легких?	Плоскоклеточный рак легкого можно разделить по гистологической классификации ВОЗ на 4 основных типа: папиллярный, светлоклеточный, мелкоклеточный и базалоидный.
ВикиПациент	Ответьте на этот вопрос правдиво	Когда обращаться за неотложной медицинской помощью, если у меня синдром Альстрема?	Позвоните своему врачу, если у вас или вашего ребенка есть симптомы диабета, такие как повышенная жажда и мочеиспускание. Немедленно обратитесь за медицинской помощью, если вы считаете, что ваш ребенок не может нормально видеть или слышать.
Образцы МТ	На основе предоставленной медицинской стенограммы сгенерируйте подсказку и ответ для обучения LLM.	Какой предоперационный диагноз был у больного?	Предоперационный диагноз у пациентки: рак простаты.

Подход к моделированию

Мы выбрали модель Vicuna-13B, настроенную с помощью LoRA, PEFT и bitsandbytes. Наш подход был проверен в ходе тщательного тестирования и показал многообещающие результаты в интерпретации медицинских данных.

Примеры результатов

Результаты и будущая работа

DocScribe продемонстрировал замечательное мастерство в обработке медицинских запросов и обобщении отчетов пациентов. Будущие направления включают расширение обучения модели на медицинских корпусах, включение анализа медицинских изображений и изучение ее применения в клинических исследованиях.

Установка

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