論文の概要: CopilotCAD: Empowering Radiologists with Report Completion Models and Quantitative Evidence from Medical Image Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07424v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 01:33:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-12 15:18:26.816958
- Title: CopilotCAD: Empowering Radiologists with Report Completion Models and Quantitative Evidence from Medical Image Foundation Models
- Title（参考訳）: CopilotCAD:医療画像基盤モデルからレポート補完モデルと定量エビデンスを備えた放射線科医を育成する
- Authors: Sheng Wang, Tianming Du, Katherine Fischer, Gregory E Tasian, Justin Ziemba, Joanie M Garratt, Hersh Sagreiya, Yong Fan,
- Abstract要約: 本研究は,放射線技師の補助的共同操縦システムを構築するための革新的なパラダイムを紹介する。
我々は,大規模言語モデル(LLM)と医用画像解析ツールを統合する協調フレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8940162151291804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computer-aided diagnosis systems hold great promise to aid radiologists and clinicians in radiological clinical practice and enhance diagnostic accuracy and efficiency. However, the conventional systems primarily focus on delivering diagnostic results through text report generation or medical image classification, positioning them as standalone decision-makers rather than helpers and ignoring radiologists' expertise. This study introduces an innovative paradigm to create an assistive co-pilot system for empowering radiologists by leveraging Large Language Models (LLMs) and medical image analysis tools. Specifically, we develop a collaborative framework to integrate LLMs and quantitative medical image analysis results generated by foundation models with radiologists in the loop, achieving efficient and safe generation of radiology reports and effective utilization of computational power of AI and the expertise of medical professionals. This approach empowers radiologists to generate more precise and detailed diagnostic reports, enhancing patient outcomes while reducing the burnout of clinicians. Our methodology underscores the potential of AI as a supportive tool in medical diagnostics, promoting a harmonious integration of technology and human expertise to advance the field of radiology.
- Abstract（参考訳）: コンピュータ支援型診断システムは, 放射線医や臨床医に放射線治療を施し, 診断精度と効率を向上させることを約束している。
しかし、従来のシステムは、主にテキストレポート生成や医用画像分類による診断結果の提供に重点を置いており、支援者や放射線技師の専門知識を無視するよりも、独立した意思決定者として位置づけられている。
本研究では,Large Language Models (LLMs) と医療画像解析ツールを活用することで,放射線技師の補助的コパイロットシステムを構築するための革新的なパラダイムを紹介する。
具体的には,基礎モデルから生成したLCMと定量的な医用画像解析結果を統合するための協調的枠組みを構築し,放射線学レポートの効率的かつ安全な生成と,AIの計算能力と医療専門家の専門知識の有効活用を実現する。
このアプローチにより、放射線科医は、より正確で詳細な診断報告を作成でき、臨床医の燃え尽きを減らしながら、患者の成果を高めることができる。
我々の手法は、医学診断における支援ツールとしてのAIの可能性を強調し、放射線学の分野を前進させるために、技術と人間の専門知識の調和した統合を促進する。
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