論文の概要: Unlocking the Potential of Medical Imaging with ChatGPT's Intelligent Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07429v1
• Date: Fri, 12 May 2023 12:52:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 12:58:14.245185
• Title: Unlocking the Potential of Medical Imaging with ChatGPT's Intelligent Diagnostics
• Title（参考訳）: ChatGPTのインテリジェント診断による医用画像のロック解除の可能性
• Authors: Ayyub Alzahem, Shahid Latif, Wadii Boulila, Anis Koubaa
• Abstract要約: 本論は、医療提供者や患者が健康状態の診断、治療、管理に関する意思決定を行うのを支援するための意思決定支援システムを設計することを目的とする。 提案アーキテクチャは,1)データ収集とラベル付け,2)モデルトレーニング,3)診断レポート生成の3段階を含む。 提案システムには,意思決定の強化,コスト削減,医療提供者の能力向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8484009470171943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical imaging is an essential tool for diagnosing various healthcare diseases and conditions. However, analyzing medical images is a complex and time-consuming task that requires expertise and experience. This article aims to design a decision support system to assist healthcare providers and patients in making decisions about diagnosing, treating, and managing health conditions. The proposed architecture contains three stages: 1) data collection and labeling, 2) model training, and 3) diagnosis report generation. The key idea is to train a deep learning model on a medical image dataset to extract four types of information: the type of image scan, the body part, the test image, and the results. This information is then fed into ChatGPT to generate automatic diagnostics. The proposed system has the potential to enhance decision-making, reduce costs, and improve the capabilities of healthcare providers. The efficacy of the proposed system is analyzed by conducting extensive experiments on a large medical image dataset. The experimental outcomes exhibited promising performance for automatic diagnosis through medical images.
• Abstract（参考訳）: 医療画像は様々な疾患や病態の診断に欠かせないツールである。 しかし、医療画像の分析は専門知識と経験を必要とする複雑で時間を要する作業である。 医療提供者や患者の健康状態の診断、治療、管理に関する意思決定を支援する意思決定支援システムをデザインすることを目的としている。 提案アーキテクチャには3つの段階がある。 1) データ収集とラベル付け 2)モデルトレーニング、及び 3)診断報告書の作成。 鍵となるアイデアは、深層学習モデルを医療画像データセットでトレーニングし、画像スキャンの種類、身体部分、テストイメージ、結果の4種類の情報を抽出することだ。 この情報はChatGPTに入力され、自動診断が生成される。 提案システムには,意思決定の強化,コスト削減,医療提供者の能力向上が期待できる。 提案システムの有効性は,大規模医用画像データセットを用いた広範囲な実験によって解析される。 その結果, 医用画像による自動診断に有望な成績を示した。

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