論文の概要: ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07257v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 18:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 14:32:28.250362
• Title: ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using Large Language Models
• Title（参考訳）: ChatCAD:大規模言語モデルを用いた医用画像の対話型コンピュータ支援診断
• Authors: Sheng Wang, Zihao Zhao, Xi Ouyang, Qian Wang, Dinggang Shen
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近臨床応用においてその可能性を実証している。 本稿では,LLMを医療画像CADネットワークに統合する手法を提案する。 LLMの医用領域知識と論理的推論の強みを、既存の医用画像CADモデルの視覚理解能力と融合させることが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.73049253535025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently demonstrated their potential in clinical applications, providing valuable medical knowledge and advice. For example, a large dialog LLM like ChatGPT has successfully passed part of the US medical licensing exam. However, LLMs currently have difficulty processing images, making it challenging to interpret information from medical images, which are rich in information that supports clinical decisions. On the other hand, computer-aided diagnosis (CAD) networks for medical images have seen significant success in the medical field by using advanced deep-learning algorithms to support clinical decision-making. This paper presents a method for integrating LLMs into medical-image CAD networks. The proposed framework uses LLMs to enhance the output of multiple CAD networks, such as diagnosis networks, lesion segmentation networks, and report generation networks, by summarizing and reorganizing the information presented in natural language text format. The goal is to merge the strengths of LLMs' medical domain knowledge and logical reasoning with the vision understanding capability of existing medical-image CAD models to create a more user-friendly and understandable system for patients compared to conventional CAD systems. In the future, LLM's medical knowledge can be also used to improve the performance of vision-based medical-image CAD models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近臨床応用の可能性を示し、貴重な医療知識とアドバイスを提供している。 例えば、ChatGPTのような大きなダイアログLLMは、米国の医療ライセンス試験の一部に合格した。 しかし、LLMは画像の処理が難しいため、臨床診断を支援する情報に富んだ医療画像から情報を解釈することは困難である。 一方,医用画像のコンピュータ支援診断(CAD)ネットワークは,高度な深層学習アルゴリズムを用いて臨床診断を支援することで医療分野で大きな成功を収めている。 本稿では,LLMを医療画像CADネットワークに統合する手法を提案する。 提案フレームワークは,自然言語テキスト形式で提示された情報を要約し再編成することにより,診断ネットワーク,病変分割ネットワーク,レポート生成ネットワークなどの複数のCADネットワークの出力を向上させるためにLCMを使用する。 llmsの医療領域知識と論理推論の強みと、既存の医療画像cadモデルの視覚理解能力とを融合させることにより、従来のcadシステムに比べてよりユーザフレンドリーで理解しやすいシステムを構築することが目的である。 将来、LLMの医療知識は、ビジョンベースの医療画像CADモデルの性能向上にも有効である。

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