EMSDialog：電子患者ケア記録からマルチLLMエージェントによって合成する多人数救急医療会話の生成
arXiv cs.CL / 2026/4/10
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要点
- 本研究は、ストリーミングする救急医療の会話の中で証拠を追跡し、診断を「いつ確定するか」まで扱う会話型診断予測を想定することで、従来不足していた多人数かつ注釈付きの対話データの欠落を問題提起しています。
- ePCR（電子患者ケア記録）を根拠として、トピックフローに基づくルールチェック付きのマルチLLMエージェント生成パイプラインを用い、4,414件の合成多話者EMS会話データセットEMSDialogを構築しました。
- EMSDialogには43の診断ラベルに加え、話者ロールやターン単位のトピック注釈が含まれており、発話レベル・会話レベルの両指標における人手およびLLM評価によって、高い品質と現実性が確認されたと報告しています。
- 学習にEMSDialogを併用すると、救急医療における会話型診断予測の精度、診断のタイムリーさ、安定性が改善する結果が示されています。
