A Data-Centric Approach To Generate Faithful and High Quality Patient Summaries with Large Language Models
作者: Stefan Hegselmann, Shannon Zejiang Shen, Florian Gierse, Monica Agrawal, David Sontag, Xiaoyi Jiang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-06-25)
💡 一句话要点
提出数据中心方法生成真实高质量患者总结
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 患者总结 幻觉检测 数据中心方法 医疗文本生成
📋 核心要点
- 患者在理解医疗信息时常常感到困惑，现有的解释资源不足以满足需求。
- 本研究提出了一种数据中心的方法，通过优化训练数据来提高生成总结的真实性和质量。
- 实验结果表明，微调无幻觉数据显著降低了生成总结中的幻觉数量，同时保持了信息的相关性。
📝 摘要（中文）
患者在理解住院经历时常面临困难，而医疗工作者在提供解释时资源有限。本研究探讨了大型语言模型生成基于医生笔记的患者总结的潜力，并研究了训练数据对生成总结的真实性和质量的影响。为此，我们发布了(i) 一套严格的医学文本错误标注协议，以及(ii) 一个包含100个医生撰写和100个生成总结的注释幻觉的公开数据集。我们展示了在无幻觉数据上进行微调有效地将Llama 2的幻觉从每个总结2.60减少到1.55，同时保留相关信息。我们还发现GPT-4在无幻觉的少量示例下，幻觉数量从0.70降至0.40。最后，我们测试了GPT-4的自动幻觉检测能力，结果明显优于常见基线。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决患者在理解医疗总结时面临的幻觉问题，现有方法在生成总结时常常出现信息失真和不准确的情况。
核心思路：论文提出通过使用无幻觉的训练数据对大型语言模型进行微调，以提高生成总结的真实性和质量，从而帮助患者更好地理解医疗信息。
技术框架：整体流程包括数据收集、标注、模型微调和评估。首先，构建包含医生笔记和生成总结的数据集，并进行严格的标注；然后，使用这些数据对Llama 2和GPT-4进行微调；最后，评估生成总结的质量和真实性。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种系统的标注协议和数据集，专注于幻觉的检测和减少，显著提升了生成总结的质量。与现有方法相比，该方法更注重训练数据的质量和标注的准确性。
关键设计：在模型微调过程中，采用了无幻觉数据作为训练集，并设计了特定的损失函数以减少生成幻觉的概率，同时保持信息的完整性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Llama 2的幻觉数量从2.60降至1.55，GPT-4的幻觉数量从0.70降至0.40，表明微调无幻觉数据显著提升了生成总结的质量。此外，GPT-4在自动幻觉检测方面的表现明显优于常见基线，展示了其强大的检测能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗信息系统、患者教育工具和智能医疗助手。通过生成高质量的患者总结，能够帮助患者更好地理解自己的健康状况，从而提高医疗服务的效率和满意度。未来，该方法还可能扩展到其他领域，如心理健康和慢性病管理。
📄 摘要（原文）
Patients often face difficulties in understanding their hospitalizations, while healthcare workers have limited resources to provide explanations. In this work, we investigate the potential of large language models to generate patient summaries based on doctors' notes and study the effect of training data on the faithfulness and quality of the generated summaries. To this end, we release (i) a rigorous labeling protocol for errors in medical texts and (ii) a publicly available dataset of annotated hallucinations in 100 doctor-written and 100 generated summaries. We show that fine-tuning on hallucination-free data effectively reduces hallucinations from 2.60 to 1.55 per summary for Llama 2, while preserving relevant information. We observe a similar effect on GPT-4 (0.70 to 0.40), when the few-shot examples are hallucination-free. We also conduct a qualitative evaluation using hallucination-free and improved training data. We find that common quantitative metrics do not correlate well with faithfulness and quality. Finally, we test GPT-4 for automatic hallucination detection, which clearly outperforms common baselines.