論文の概要: Integrating ChatGPT into Secure Hospital Networks: A Case Study on Improving Radiology Report Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09358v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 14:07:11.418332
• Title: Integrating ChatGPT into Secure Hospital Networks: A Case Study on Improving Radiology Report Analysis
• Title（参考訳）: ChatGPTをセキュアな病院ネットワークに統合する:放射線医学報告分析の改善のための事例研究
• Authors: Kyungsu Kim, Junhyun Park, Saul Langarica, Adham Mahmoud Alkhadrawi, Synho Do
• Abstract要約: 本研究は,ChatGPTに類似したクラウドベースのAIを,放射線学報告を解析するためのセキュアなモデルに初めて適応させたものである。 コントラスト学習によるユニークな文レベルの知識蒸留手法を用いて,異常検出の精度を95%以上向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3624495460189863
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study demonstrates the first in-hospital adaptation of a cloud-based AI, similar to ChatGPT, into a secure model for analyzing radiology reports, prioritizing patient data privacy. By employing a unique sentence-level knowledge distillation method through contrastive learning, we achieve over 95% accuracy in detecting anomalies. The model also accurately flags uncertainties in its predictions, enhancing its reliability and interpretability for physicians with certainty indicators. These advancements represent significant progress in developing secure and efficient AI tools for healthcare, suggesting a promising future for in-hospital AI applications with minimal supervision.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ChatGPTに似たクラウドベースのAIを、放射線学レポートを分析し、患者のデータのプライバシーを優先する安全なモデルに初めて適応したことを実証する。 コントラスト学習によるユニークな文レベルの知識蒸留手法を用いて,異常検出の精度を95%以上向上する。 モデルはまた、予測の不確実性を正確に警告し、確実性指標を持つ医師の信頼性と解釈性を高める。 これらの進歩は、医療のための安全で効率的なAIツールの開発において大きな進歩を示している。

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