EMRModel: A Large Language Model for Extracting Medical Consultation Dialogues into Structured Medical Records

📄 arXiv: 2504.16448v1 📥 PDF

作者: Shuguang Zhao, Qiangzhong Feng, Zhiyang He, Peipei Sun, Yingying Wang, Xiaodong Tao, Xiaoliang Lu, Mei Cheng, Xinyue Wu, Yanyan Wang, Wei Liang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-23

💡 一句话要点

EMRModel：一种用于将医疗咨询对话抽取为结构化病历的大语言模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医疗咨询对话 信息抽取 结构化病历 大型语言模型 LoRA微调

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理医疗咨询对话的非结构化特性，无法充分利用其中蕴含的临床信息。
  2. EMRModel结合LoRA微调和代码风格提示设计，旨在高效地将医疗咨询对话转换为结构化电子病历。
  3. 实验结果表明，EMRModel在医疗咨询信息抽取任务中取得了显著的性能提升，F1值达到88.1%。

📝 摘要（中文）

医疗咨询对话包含重要的临床信息，但其非结构化特性阻碍了在诊断和治疗中的有效利用。传统方法依赖于基于规则或浅层机器学习技术，难以捕捉深层和隐含的语义。最近，大型预训练语言模型和轻量级微调方法LoRA在结构化信息抽取方面显示出潜力。我们提出了EMRModel，一种将基于LoRA的微调与代码风格提示设计相结合的新方法，旨在有效地将医疗咨询对话转换为结构化电子病历（EMR）。此外，我们构建了一个高质量、真实场景的医疗咨询对话数据集，并进行了详细的标注。我们还引入了一个用于医疗咨询信息抽取的细粒度评估基准，并提供了一个系统的评估方法，以推进医疗自然语言处理（NLP）模型的优化。实验结果表明，EMRModel的F1得分为88.1%，比标准预训练模型提高了49.5%。与传统的LoRA微调方法相比，我们的模型表现出更优越的性能，突显了其在结构化病历抽取任务中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决医疗咨询对话信息抽取问题，即将非结构化的对话内容转化为结构化的电子病历（EMR）。现有方法，如基于规则或浅层机器学习的方法，难以捕捉对话中深层和隐含的语义信息，导致信息抽取效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型预训练语言模型强大的语义理解能力，并结合LoRA（Low-Rank Adaptation）进行高效微调，同时引入代码风格的提示（prompt）设计，引导模型生成结构化的EMR。

技术框架：EMRModel的技术框架主要包括三个部分：1) 预训练语言模型：作为模型的基础，提供强大的语义表示能力；2) LoRA微调：通过低秩矩阵分解的方式，在预训练模型的基础上进行高效的参数调整，适应医疗咨询对话信息抽取任务；3) 代码风格提示设计：通过精心设计的提示，引导模型以结构化的方式输出EMR信息。

关键创新：论文的关键创新在于将LoRA微调与代码风格提示设计相结合，充分利用了预训练语言模型的优势，并克服了传统方法在处理非结构化医疗对话数据时的局限性。代码风格提示能够有效引导模型生成结构化数据，而LoRA微调则保证了微调过程的高效性。

关键设计：论文中代码风格提示的具体设计未知，但可以推测其目标是让模型以类似编程语言的结构化方式输出EMR信息，例如使用特定的标签或格式来表示不同的字段（如症状、诊断、治疗方案等）。LoRA微调的具体参数设置未知，但通常需要根据具体任务进行调整，以达到最佳性能。损失函数可能采用交叉熵损失或类似的损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

EMRModel在医疗咨询信息抽取任务中取得了显著的性能提升，F1值达到88.1%，相比于标准预训练模型提升了49.5%。同时，与传统的LoRA微调方法相比，EMRModel也表现出更优越的性能，验证了其在结构化病历抽取任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能辅助诊断、病历自动生成、临床决策支持等领域。通过自动将医疗咨询对话转化为结构化病历，可以提高医生的工作效率，减少人为错误，并为后续的医疗数据分析和挖掘提供便利，具有重要的临床应用价值和潜在的社会效益。

📄 摘要（原文）

Medical consultation dialogues contain critical clinical information, yet their unstructured nature hinders effective utilization in diagnosis and treatment. Traditional methods, relying on rule-based or shallow machine learning techniques, struggle to capture deep and implicit semantics. Recently, large pre-trained language models and Low-Rank Adaptation (LoRA), a lightweight fine-tuning method, have shown promise for structured information extraction. We propose EMRModel, a novel approach that integrates LoRA-based fine-tuning with code-style prompt design, aiming to efficiently convert medical consultation dialogues into structured electronic medical records (EMRs). Additionally, we construct a high-quality, realistically grounded dataset of medical consultation dialogues with detailed annotations. Furthermore, we introduce a fine-grained evaluation benchmark for medical consultation information extraction and provide a systematic evaluation methodology, advancing the optimization of medical natural language processing (NLP) models. Experimental results show EMRModel achieves an F1 score of 88.1%, improving by49.5% over standard pre-trained models. Compared to traditional LoRA fine-tuning methods, our model shows superior performance, highlighting its effectiveness in structured medical record extraction tasks.