Fugu-MT 論文翻訳(概要): Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation

論文の概要: Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09758v2
Date: Wed, 16 Aug 2023 23:54:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-21 22:42:49.779319
Title: Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation
Title（参考訳）: 胸部x線レポート生成における縦断データと意味的類似性
Authors: Aaron Nicolson, Jason Dowling, and Bevan Koopman
Abstract要約: 放射線学者の現在の燃え尽き速度は、解釈と報告を必要とする胸部X線(CXR)が増加し、増大しているためである。本報告では, 患者のCXR研究から得られた経年的経過をレポート作成時に活用する新しい手法を提案する。また,CXR-BERTに基づく強化学習のための新たな報奨を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.586632627817609
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The current burnout rate of radiologists is high due to the large and ever growing number of Chest X-Rays (CXRs) needing interpretation and reporting. Promisingly, automatic CXR report generation has the potential to aid radiologists with this laborious task and improve patient care. Previous CXR report generation methods are limited by their diagnostic inaccuracy and their lack of alignment with the workflow of radiologists. To address these issues, we present a new method that utilises the longitudinal history available from a patient's previous CXR study when generating a report, which imitates a radiologist's workflow. We also propose a new reward for reinforcement learning based on CXR-BERT -- which captures the clinical semantic similarity between reports -- to further improve CXR report generation. We conduct experiments on the publicly available MIMIC-CXR dataset with metrics more closely correlated with radiologists' assessment of reporting. The results indicate capturing a patient's longitudinal history improves CXR report generation and that CXR-BERT is a promising alternative to the current state-of-the-art reward. Our approach generates radiology reports that are quantitatively more aligned with those of radiologists than previous methods while simultaneously offering a better pathway to clinical translation. Our Hugging Face checkpoint (https://huggingface.co/aehrc/cxrmate) and code (https://github.com/aehrc/cxrmate) are publicly available.
Abstract（参考訳）: 現在の放射線科医のバーンアウト率は、解釈と報告を必要とする胸部x線(cxr)の数が増え続けているため高い。 CXRの自動レポート生成は、この手間な作業で放射線科医を助け、患者のケアを改善する可能性がある。従来のcxrレポート生成手法は、診断の不正確さと放射線科医のワークフローとの整合の欠如によって制限されている。これらの問題に対処するために,放射線科医のワークフローを模倣したレポートを作成する際に,患者の過去のcxr研究から得られる縦断履歴を利用する新しい手法を提案する。また、CXRレポート生成を改善するために、CXR-BERT(レポート間の臨床的意味的類似性を捉える)に基づく強化学習のための新たな報酬を提案する。我々は,MIMIC-CXRデータセットについて,放射線学者の報告評価とより密接な相関関係を持つ実験を行った。以上の結果から,患者の縦断的経過を捉えたCXRレポート生成が改善し,CXR-BERTが現在の技術報酬の代替となる可能性が示唆された。本手法は,従来の方法よりも放射線科医と定量的に一致し,同時に臨床翻訳へのより良い経路を提供する放射線科レポートを生成する。私たちのHugging Faceチェックポイント(https://huggingface.co/aehrc/cxrmate)とコード(https://github.com/aehrc/cxrmate)が公開されている。

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