論文の概要: Fact-Checking of AI-Generated Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14634v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 05:49:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 15:39:20.853161
- Title: Fact-Checking of AI-Generated Reports
- Title（参考訳）: AI生成レポートのFact-Checking
- Authors: Razi Mahmood, Ge Wang, Mannudeep Kalra, and Pingkun Yan
- Abstract要約: 本稿では,関連画像を用いたAI生成レポートのファクトチェック手法を提案する。
具体的には,本研究は,実文と偽文とを区別し,実文と偽文とを関連づけることによって,実文と偽文とを区別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.458946019567891
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With advances in generative artificial intelligence (AI), it is now possible
to produce realistic-looking automated reports for preliminary reads of
radiology images. This can expedite clinical workflows, improve accuracy and
reduce overall costs. However, it is also well-known that such models often
hallucinate, leading to false findings in the generated reports. In this paper,
we propose a new method of fact-checking of AI-generated reports using their
associated images. Specifically, the developed examiner differentiates real and
fake sentences in reports by learning the association between an image and
sentences describing real or potentially fake findings. To train such an
examiner, we first created a new dataset of fake reports by perturbing the
findings in the original ground truth radiology reports associated with images.
Text encodings of real and fake sentences drawn from these reports are then
paired with image encodings to learn the mapping to real/fake labels. The
utility of such an examiner is demonstrated for verifying automatically
generated reports by detecting and removing fake sentences. Future generative
AI approaches can use the resulting tool to validate their reports leading to a
more responsible use of AI in expediting clinical workflows.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の進歩により、放射線画像の予備読取のための現実的な自動レポートを作成できるようになった。
これにより、臨床ワークフローの迅速化、精度の向上、全体的なコスト削減が可能になる。
しかし、このようなモデルはしばしば幻覚を起こし、生成された報告に誤った発見をもたらすことが知られている。
本稿では,関連画像を用いたAI生成レポートのファクトチェック手法を提案する。
具体的には,本研究は,実文と偽文とを区別し,実文と偽文とを関連づけることによって,実文と偽文とを区別する。
このような検査者を訓練するために,我々はまず,画像に関連付けられた元の地中真実ラジオグラフィーレポートの知見を摂動することで,偽レポートの新しいデータセットを作成した。
これらのレポートから得られた実文と偽文のテキストエンコーディングは、画像エンコーディングと組み合わせて、実・偽ラベルへのマッピングを学ぶ。
偽文を検出して削除することにより、自動生成されたレポートを検証するための検査器の有用性を実証する。
将来の生成型AIアプローチでは、結果のツールを使用して報告を検証することで、臨床ワークフローの迅速化にAIをより責任のある使用が可能になる。
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