論文の概要: Translating Radiology Reports into Plain Language using ChatGPT and
GPT-4 with Prompt Learning: Promising Results, Limitations, and Potential
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09038v3
- Date: Wed, 29 Mar 2023 03:22:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-30 17:40:30.331040
- Title: Translating Radiology Reports into Plain Language using ChatGPT and
GPT-4 with Prompt Learning: Promising Results, Limitations, and Potential
- Title（参考訳）: ChatGPT と GPT-4 を用いた標準言語へのラジオロジーレポートの翻訳とプロンプト学習:結果,限界,可能性
- Authors: Qing Lyu, Josh Tan, Michael E. Zapadka, Janardhana Ponnatapura, Chuang
Niu, Kyle J. Myers, Ge Wang, Christopher T. Whitlow
- Abstract要約: ChatGPTは5点系において平均スコア4.27で、放射線学のレポートを平易な言語に翻訳することに成功した。
ChatGPTは、時折単純化された情報や無視された情報によって、応答のランダム性を示す。
その結果, GPT-4は報告の質を著しく向上させることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.127537348178505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The large language model called ChatGPT has drawn extensively attention
because of its human-like expression and reasoning abilities. In this study, we
investigate the feasibility of using ChatGPT in experiments on using ChatGPT to
translate radiology reports into plain language for patients and healthcare
providers so that they are educated for improved healthcare. Radiology reports
from 62 low-dose chest CT lung cancer screening scans and 76 brain MRI
metastases screening scans were collected in the first half of February for
this study. According to the evaluation by radiologists, ChatGPT can
successfully translate radiology reports into plain language with an average
score of 4.27 in the five-point system with 0.08 places of information missing
and 0.07 places of misinformation. In terms of the suggestions provided by
ChatGPT, they are general relevant such as keeping following-up with doctors
and closely monitoring any symptoms, and for about 37% of 138 cases in total
ChatGPT offers specific suggestions based on findings in the report. ChatGPT
also presents some randomness in its responses with occasionally
over-simplified or neglected information, which can be mitigated using a more
detailed prompt. Furthermore, ChatGPT results are compared with a newly
released large model GPT-4, showing that GPT-4 can significantly improve the
quality of translated reports. Our results show that it is feasible to utilize
large language models in clinical education, and further efforts are needed to
address limitations and maximize their potential.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTと呼ばれる大きな言語モデルは、人間のような表現と推論能力のために広く注目を集めている。
本研究は,ChatGPTを用いて放射線学報告を患者や医療提供者にとって平易な言語に翻訳し,医療改善のための教育を行うための実験において,ChatGPTの有効性を検討するものである。
2月上旬に62例の低用量胸部CT肺がん検診と76例の脳MRI転移検診検査を施行した。
放射線科医による評価によれば、chatgptは5点システムで平均4.27のスコアで放射線報告書を平易な言語に翻訳することに成功した。
ChatGPTの提案は、医師とのフォローアップを維持し、症状を綿密に監視するなど全般的に関係があり、ChatGPT全体の138例のうち約37%が、報告書の調査結果に基づいて具体的な提案を行っている。
ChatGPTはまた、時折単純化された情報や無視された情報によって応答のランダム性を示す。
さらに、ChatGPTの結果を、新たにリリースされた大型モデルGPT-4と比較し、GPT-4が翻訳レポートの品質を大幅に向上できることを示した。
以上の結果から, 臨床教育における大規模言語モデルの利用は可能であり, 限界に対処し, ポテンシャルを最大化するためには, さらなる努力が必要である。
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