README: Bridging Medical Jargon and Lay Understanding for Patient Education through Data-Centric NLP

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以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。

• 論文タイプ:この情報は提供されていないため、論文のタイプや掲載誌についてはわかりません。

• 本研究の背景と関連研究: 医療の進歩により、患者中心のアプローチが重視されています。特に、自己介護や患者教育の分野では、電子健康記録（EHR）へのアクセスが重要です。EHRには医療専門用語が含まれており、患者の理解に課題を提供しています。そのため、本研究では、患者にとって理解しやすい翻訳を自動生成することを目指しています。

• 本研究の目的とその重要性: 本研究の目的は、医療専門用語を患者にとって理解しやすい言葉に翻訳する自動生成モデルを作成することです。患者が自身の健康状態を理解し、治療プロセスに積極的に参加することは重要です。また、医療専門用語の理解に課題を抱える患者に対して、よりアクセス可能で理解しやすい医療情報を提供することも重要です。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細: 本研究では、匿名の機関から提供されたEHRデータセットを使用しました。また、ドメインエキスパートによる手作業により医療専門用語の脚注を作成しました。さらに、UMLS（Unified Medical Language System）を使用して医療用語の定義を取得し、大規模なデータセットを作成しました。

• 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？ 本研究では、医療専門用語の一般的な定義と患者にとって理解しやすい脚注を自動生成するモデルを開発しました。また、オープンソースのモデルを使用して患者の教育に適したレイアウトを生成するための手法も提案しました。これらのアプローチにより、患者の理解を向上させることができます。

• 本研究の有効性はどのように検証した？ 本研究では、自動評価と人手評価を使用してモデルの性能を評価しました。その結果、高品質なデータで訓練されたモデルが、既存の大規模な言語モデルと同等以上の性能を発揮できることが示されました。