論文の概要: Summarizing Radiology Reports Findings into Impressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06802v3
• Date: Fri, 27 Sep 2024 06:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 02:41:28.047131
• Title: Summarizing Radiology Reports Findings into Impressions
• Title（参考訳）: 放射線医学レポートの要約と印象
• Authors: Raul Salles de Padua, Imran Qureshi,
• Abstract要約: 本稿では,最新の放射線学報告による要約性能のモデルを提案する。 また、モデル限界と放射線学知識の獲得について分析する。 我々の最高の性能モデルは、58.75/100 ROUGE-L F1で調整されたBERT-to-BERTエンコーダデコーダであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8964110318127383
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Patient hand-off and triage are two fundamental problems in health care. Often doctors must painstakingly summarize complex findings to efficiently communicate with specialists and quickly make decisions on which patients have the most urgent cases. In pursuit of these challenges, we present (1) a model with state-of-art radiology report summarization performance using (2) a novel method for augmenting medical data, and (3) an analysis of the model limitations and radiology knowledge gain. We also provide a data processing pipeline for future models developed on the the MIMIC CXR dataset. Our best performing model was a fine-tuned BERT-to-BERT encoder-decoder with 58.75/100 ROUGE-L F1, which outperformed specialized checkpoints with more sophisticated attention mechanisms. We investigate these aspects in this work.
• Abstract（参考訳）: 患者の手引きとトリアージは、医療の基本的な2つの問題である。 多くの場合、医師は複雑な発見を辛抱強く要約し、専門家と効率的にコミュニケーションし、どの患者に最も緊急な症例があるかを素早く判断しなければならない。 これらの課題を追求するために,(1)医学的データ増強のための新しい手法を用いた最先端の放射線学レポート要約性能モデル,(3)モデルの限界と放射線学知識の獲得に関する分析を行った。 また、MIMIC CXRデータセット上で開発された将来のモデルのためのデータ処理パイプラインも提供する。 我々の最高の性能モデルは、58.75/100 ROUGE-L F1の細調整されたBERT-to-BERTエンコーダであり、より高度な注意機構を持つ特別なチェックポイントよりも優れていた。 本研究におけるこれらの側面について検討する。

関連論文リスト

• MGH Radiology Llama: A Llama 3 70B Model for Radiology [27.575944159578786]
  本稿では,高度な放射線学に焦点を当てた大規模言語モデルMGH Radiology Llamaを提案する。 Llama 3 70Bモデルを使用して開発され、Radiology-GPTやRadiology-Llama2といった従来のドメイン固有モデルをベースにしている。 従来の指標とGPT-4に基づく評価の両方を取り入れた評価では,汎用LLMよりも高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T01:30:03Z)
• HERGen: Elevating Radiology Report Generation with Longitudinal Data [18.370515015160912]
  本研究では,患者訪問における経時的データを効率的に統合するHERGen(History Enhanced Radiology Report Generation)フレームワークを提案する。 本手法は, 各種歴史データの包括的解析を可能にするだけでなく, 補助的コントラスト的目的により, 生成した報告の質を向上させる。 3つのデータセットにまたがる広範囲な評価結果から,我々のフレームワークは,正確な放射線診断レポートを作成し,医用画像から疾患の進行を効果的に予測する上で,既存の手法を超越していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-21T13:29:16Z)
• Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports [51.45762396192655]
  特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。 本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:08:42Z)
• A Concept-based Interpretable Model for the Diagnosis of Choroid Neoplasias using Multimodal Data [28.632437578685842]
  我々は成人で最も多い眼がんである脈絡膜新生症(5.1%)に焦点を当てた。 本研究は,3種類の脈絡膜腫瘍を識別する概念に基づく解釈可能なモデルを提案する。 注目すべきは、このモデルがブラックボックスモデルに匹敵するF1スコアの0.91を達成する一方で、ジュニア医師の診断精度を42%向上させることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-08T07:15:53Z)
• Estimating the severity of dental and oral problems via sentiment classification over clinical reports [0.8287206589886879]
  テキストにおける著者の感情を分析することは、医学や歯科など様々な分野において実用的で有用である。 CNN-LSTMとして知られる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークアーキテクチャに基づくディープラーニングモデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T14:33:13Z)
• ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.0747462486285]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:23:17Z)
• Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology [71.27700230067168]
  本稿では,ラジオロジーに特化した大規模言語モデルであるRadiology-Llama2を紹介する。 MIMIC-CXRとOpenIデータセットのROUGEメトリクスを用いた定量的評価は、Radiology-Llama2が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:44:28Z)
• Medical Image Captioning via Generative Pretrained Transformers [57.308920993032274]
  我々は、Show-Attend-Tell と GPT-3 という2つの言語モデルを組み合わせて、包括的で記述的な放射線学記録を生成する。 提案モデルは、Open-I、MIMIC-CXR、汎用MS-COCOの2つの医療データセットで検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T10:27:10Z)
• Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report Generation [55.00308939833555]
  PPKEDには、Posterior Knowledge Explorer (PoKE), Prior Knowledge Explorer (PrKE), Multi-domain Knowledge Distiller (MKD)の3つのモジュールが含まれている。 PoKEは後部知識を探求し、視覚データのバイアスを軽減するために明確な異常な視覚領域を提供する。 PrKEは、以前の医学知識グラフ(医学知識)と以前の放射線学レポート(作業経験)から以前の知識を探り、テキストデータのバイアスを軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-13T11:10:02Z)
• Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records Using BERT-based Neural Networks [62.9447303059342]
  医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示す。 本稿では,変換器 (BERT) モデルによる2方向表現の分類順序の変更について述べる。 約400万人のユニークな患者訪問からなる、大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T09:22:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。