論文の概要: Large Multimodal Model based Standardisation of Pathology Reports with Confidence and their Prognostic Significance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02040v1
• Date: Fri, 3 May 2024 12:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 13:05:54.609873
• Title: Large Multimodal Model based Standardisation of Pathology Reports with Confidence and their Prognostic Significance
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルによる信頼性レポートの標準化とその予後的意義
• Authors: Ethar Alzaid, Gabriele Pergola, Harriet Evans, David Snead, Fayyaz Minhas,
• Abstract要約: 本稿では,病理報告のスキャン画像から情報を自動的に抽出するために,大規模マルチモーダルモデル(LMM)を用いた実践的アプローチを提案する。 提案手法は,情報抽出と検証にLMM(Large Multimodal Model)の2つの段階を利用する。 推定された信頼度は、抽出されたフィールドのみを正確に選択できる抽出情報の精度の効果的な指標であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.777807873917223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Pathology reports are rich in clinical and pathological details but are often presented in free-text format. The unstructured nature of these reports presents a significant challenge limiting the accessibility of their content. In this work, we present a practical approach based on the use of large multimodal models (LMMs) for automatically extracting information from scanned images of pathology reports with the goal of generating a standardised report specifying the value of different fields along with estimated confidence about the accuracy of the extracted fields. The proposed approach overcomes limitations of existing methods which do not assign confidence scores to extracted fields limiting their practical use. The proposed framework uses two stages of prompting a Large Multimodal Model (LMM) for information extraction and validation. The framework generalises to textual reports from multiple medical centres as well as scanned images of legacy pathology reports. We show that the estimated confidence is an effective indicator of the accuracy of the extracted information that can be used to select only accurately extracted fields. We also show the prognostic significance of structured and unstructured data from pathology reports and show that the automatically extracted field values significant prognostic value for patient stratification. The framework is available for evaluation via the URL: https://labieb.dcs.warwick.ac.uk/.
• Abstract（参考訳）: 病理報告は臨床および病理の詳細に富んでいるが、しばしばフリーテキスト形式で提示される。 これらのレポートの構造化されていない性質は、コンテンツのアクセシビリティを制限する重要な課題を示している。 本研究では,病状報告のスキャン画像から情報を自動的に抽出する大規模マルチモーダルモデル (LMM) を用いた実践的アプローチを提案する。 提案手法は,提案手法の実用性を制限する抽出フィールドに信頼性スコアを割り当てない既存手法の限界を克服する。 提案手法は,情報抽出と検証にLMM(Large Multimodal Model)の2つの段階を利用する。 このフレームワークは、複数の医療センターからのテキストレポートと、レガシーな病理報告のスキャンされた画像に一般化される。 推定された信頼度は、抽出されたフィールドのみを正確に選択できる抽出情報の精度の効果的な指標であることを示す。 また,病理報告から得られた構造的および非構造的データの予後的意義を示し,自動的に抽出されたフィールド値が患者の層状化に有意な予後的価値を示す。 このフレームワークは、URLで評価することができる。

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