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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Toward Extracting Care Records from Transcriptions of Visiting Nurses Using Large Language Models

http://hdl.handle.net/10228/0002001238
http://hdl.handle.net/10228/0002001238
02e6ba6d-2368-4033-b3ab-2acbbd01c94f
名前 / ファイル ライセンス アクション
10444553.pdf 10444553.pdf (1.1 MB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-05
タイトル
タイトル Toward Extracting Care Records from Transcriptions of Visiting Nurses Using Large Language Models
言語 en
著者 Defry Hamdhana,

× Defry Hamdhana,

en Defry Hamdhana,

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Harada, Kazumasa

× Harada, Kazumasa

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Oshita, Hitomi

× Oshita, Hitomi

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Sakashita, Satomi

× Sakashita, Satomi

en Sakashita, Satomi

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井上, 創造

× 井上, 創造

WEKO 27425
e-Rad_Researcher 90346825
Scopus著者ID 9335840200
九工大研究者情報 140

en Inoue, Sozo

ja 井上, 創造

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著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2024 Author
著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja
権利情報 This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we provide prompts to extract values or short texts for body temperature, appetite, daily activities, and mental state from automated transcripts of nurses’ words. However, because the conversation is intended to be as relaxed as possible, there are challenges in summarizing these dialogues into specific information that matches the care records. For example, some information in the transcript does not clearly convey certain information. In response to these challenges, we propose using Large Language Models (LLMs) to extract transcript information related to care records automatically. This paper investigates the effectiveness of LLMs in automatically identifying and extracting relevant care record information from communication sessions through automated transcription, with the ultimate goal of simplifying the documentation process and improving the quality of services provided to the elderly population. As a result, the prompts we generate for compact output types, such as body temperature and appetite, produce outputs that closely match the ground truth data. In thirteen documents tested with this prompt, eight of them both body temperature and appetite, produced information that was in line with ground truth.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 6th International Conference on Activity and Behavior Computing, ABC2024, May 28-31, 2024, Nakatsu and Kitakyushu, Kyushu, Japan (Hybrid)
言語 en
書誌情報 en : International Journal of Activity and Behavior Computing

巻 2024, 号 2, p. 1-17, 発行日 2024-06-13
出版社
出版者 九州工業大学ケアXDXセンター
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.60401/ijabc.19
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2759-2871
会議記述
会議名 6th International Conference on Activity and Behavior Computing, ABC2024
言語 en
回次 6
開始年 2024
開始月 05
開始日 28
終了年 2024
終了月 05
終了日 31
開催国 JPN
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/140_ja.html
論文ID(連携)
値 10444553
連携ID
値 12750
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Ver.1 2025-02-05 05:26:20.943922
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