关键词medical dialogue systems
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- ACL如医师般推理：通过诊断推理过程对医疗对话系统进行改进
通过仿真临床医生的诊断推理过程来构建与临床医生诊断推理过程相一致的医疗对话系统，提出了一种新颖的 Emulation 框架，通过思维过程建模，生成与临床医生偏好相一致的妥当回应，并且为生成的回应提供明确的解释，增强了在医学咨询中的透明度。
- 通过直观 - 分析差异诊断进行医疗对话生成
医学对话系统应用了 Intuitive-then-Analytic Differential Diagnosis (IADDx) 方法进行差异诊断，并通过检索顺联结合图增强的分析过程提供疗效理论和指导。该研究验证了该方法的有效性，并展示了其 - ACLMidMed：针对医疗咨询的混合对话技术
本文提出了如何构建医疗咨询对话系统来帮助患者澄清他们的目标，介绍了一个混合式医疗咨询对话语料库 MidMed 及其基线，提出了一种指导型医学对话生成框架 InsMed，并证明了其有效性。
- ACL基于双流建模的医学对话生成
本研究提出了一种 Dual Flow 增强型医疗对话生成框架 DFMed，通过提取对话历史中的医疗实体和对话行为来预测下一轮中要采取的实体和对话行为，模拟它们之间的转换，并使用两个顺序模型进行编码，运用交织组件增强协同作用，实验结果表明 D - AAAI即插即用医疗对话系统
本文提出了一种基于自然语言处理的医疗对话系统 PlugMed，该系统通过提示生成和响应排名两个模块来训练 LLMs 实现合适的对话行为，在自动和手动评估中都表现出优异的效果。
- AAAI面向低资源医疗对话生成的图演化元学习
使用基于常识知识图的低资源医学对话生成，通过少量数据适应性地将源疾病的诊断经验转移到目标疾病，并通过 Graph-Evolving Meta-Learning 框架学习演变常识图来推理新疾病的疾病症状相关性。这种方法的实验结果表明其在 CM - MedDialog：两个大规模医学对话数据集
本研究建立了两个大规模医疗对话数据集：MedDialog-EN 和 MedDialog-CN，它们分别包括英语和中文的病患与医生之间的对话，以帮助研究和开发医疗对话系统。这些数据集是迄今为止最大的医疗对话数据集。