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在对话系统的领域中，产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此，在医学领域中，研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中，我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议，我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来，并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感，我们概述了一条全面的管道，其中包含数据处理，配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法，而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
上下文汇总，以主题为中心的个性化医学对话生成
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