論文の概要: ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15964v4
- Date: Fri, 7 Jul 2023 16:16:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 15:15:09.318872
- Title: ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs
- Title(参考訳): ChatCAD+:LLMを用いたユニバーサルで信頼性の高いインタラクティブCADを目指して
- Authors: Zihao Zhao, Sheng Wang, Jinchen Gu, Yitao Zhu, Lanzhuju Mei, Zixu
Zhuang, Zhiming Cui, Qian Wang, Dinggang Shen
- Abstract要約: ChatCAD+は普遍的で信頼性が高いように設計されている。
多様なドメインからの医療画像を処理し、信頼できる医療ウェブサイトからの最新の情報を活用することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 45.927956056419234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Computer-Assisted Diagnosis (CAD) with Large Language
Models (LLMs) holds great potential in clinical applications, specifically in
the roles of virtual family doctors and clinic assistants. However, current
works in this field are plagued by limitations, specifically a restricted scope
of applicable image domains and the provision of unreliable medical advice.
This restricts their overall processing capabilities. Furthermore, the mismatch
in writing style between LLMs and radiologists undermines their practical
usefulness. To tackle these challenges, we introduce ChatCAD+, which is
designed to be universal and reliable. It is capable of handling medical images
from diverse domains and leveraging up-to-date information from reputable
medical websites to provide reliable medical advice. Additionally, it
incorporates a template retrieval system that improves report generation
performance via exemplar reports. This approach ensures greater consistency
with the expertise of human professionals. The source code is available at
https://github.com/zhaozh10/ChatCAD.
- Abstract(参考訳): コンピュータ支援診断(cad)と大規模言語モデル(llms)の統合は臨床応用、特に仮想家族医師や臨床助手の役割において大きな可能性を秘めている。
しかし、この分野での現在の研究は、特に適用可能な画像領域の範囲の制限と、信頼性の低い医療アドバイスの提供に悩まされている。
これにより、全体的な処理能力が制限される。
さらに、LSMと放射線技師の筆記スタイルのミスマッチは、その実用性を損なう。
これらの課題に対処するために,汎用的で信頼性の高いChatCAD+を導入する。
多様なドメインからの医療画像を処理し、信頼できる医療アドバイスを提供するために、信頼できる医療ウェブサイトからの最新の情報を活用することができる。
さらに, テンプレート検索システムを導入し, レポート生成性能を向上させる。
このアプローチは、人間専門家の専門知識との一貫性を高める。
ソースコードはhttps://github.com/zhaozh10/ChatCADで入手できる。
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