論文の概要: ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05242v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 01:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 09:02:37.655979
• Title: ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data
• Title（参考訳）: chatradio-valuer: 多施設・多システムデータに基づくラジオロジーレポート生成のためのチャット大言語モデル
• Authors: Tianyang Zhong, Wei Zhao, Yutong Zhang, Yi Pan, Peixin Dong, Zuowei Jiang, Xiaoyan Kui, Youlan Shang, Li Yang, Yaonai Wei, Longtao Yang, Hao Chen, Huan Zhao, Yuxiao Liu, Ning Zhu, Yiwei Li, Yisong Wang, Jiaqi Yao, Jiaqi Wang, Ying Zeng, Lei He, Chao Zheng, Zhixue Zhang, Ming Li, Zhengliang Liu, Haixing Dai, Zihao Wu, Lu Zhang, Shu Zhang, Xiaoyan Cai, Xintao Hu, Shijie Zhao, Xi Jiang, Xin Zhang, Xiang Li, Dajiang Zhu, Lei Guo, Dinggang Shen, Junwei Han, Tianming Liu, Jun Liu, Tuo Zhang
• Abstract要約: ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。 本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.0747462486285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiology report generation, as a key step in medical image analysis, is critical to the quantitative analysis of clinically informed decision-making levels. However, complex and diverse radiology reports with cross-source heterogeneity pose a huge generalizability challenge to the current methods under massive data volume, mainly because the style and normativity of radiology reports are obviously distinctive among institutions, body regions inspected and radiologists. Recently, the advent of large language models (LLM) offers great potential for recognizing signs of health conditions. To resolve the above problem, we collaborate with the Second Xiangya Hospital in China and propose ChatRadio-Valuer based on the LLM, a tailored model for automatic radiology report generation that learns generalizable representations and provides a basis pattern for model adaptation in sophisticated analysts' cases. Specifically, ChatRadio-Valuer is trained based on the radiology reports from a single institution by means of supervised fine-tuning, and then adapted to disease diagnosis tasks for human multi-system evaluation (i.e., chest, abdomen, muscle-skeleton, head, and maxillofacial $\&$ neck) from six different institutions in clinical-level events. The clinical dataset utilized in this study encompasses a remarkable total of \textbf{332,673} observations. From the comprehensive results on engineering indicators, clinical efficacy and deployment cost metrics, it can be shown that ChatRadio-Valuer consistently outperforms state-of-the-art models, especially ChatGPT (GPT-3.5-Turbo) and GPT-4 et al., in terms of the diseases diagnosis from radiology reports. ChatRadio-Valuer provides an effective avenue to boost model generalization performance and alleviate the annotation workload of experts to enable the promotion of clinical AI applications in radiology reports.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析における重要なステップとしての放射線レポート生成は、臨床情報による意思決定レベルの定量的分析に不可欠である。 しかしながら、クロスソースな異質性を持つ複雑で多様な放射線学レポートは、主に放射線学レポートのスタイルと規範が明らかに機関、身体領域検査、放射線学者の間で異なるため、現在の手法に膨大なデータ量で大きな一般化性をもたらす。 近年,大規模言語モデル(LLM)の出現は,健康状態の兆候を認識する大きな可能性を秘めている。 この問題を解決するため,中国第2新宮病院と共同で,汎用表現を学習し,洗練されたアナリストのケースにおけるモデル適応のための基礎パターンを提供する自動放射線学レポート生成のためのモデルであるLSMに基づくChatRadio-Valuerを提案する。 具体的には、chatradio-valuerは、1つの機関からの放射線学的レポートに基づいて、監視された微調整によって訓練され、臨床レベルの出来事において6つの異なる機関から人間の多系統評価(胸部、腹部、筋骨格、頭、顎顔面)のための疾患診断タスクに適応される。 本研究で利用した臨床データセットは, 著明な総観測値であるtextbf{332,673} を含む。 この結果から,ChatRadio-Valuerは,特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4(GPT-4)などの最先端モデルよりも,放射線診断の診断に優れていたことが示唆された。 ChatRadio-Valuerは、モデル一般化のパフォーマンスを向上し、専門家のアノテーションの作業量を軽減し、放射線学レポートにおける臨床AI応用の促進を可能にする効果的な方法を提供する。

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