論文の概要: RadBARTsum: Domain Specific Adaption of Denoising Sequence-to-Sequence Models for Abstractive Radiology Report Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03062v1
- Date: Wed, 5 Jun 2024 08:43:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 19:19:28.713477
- Title: RadBARTsum: Domain Specific Adaption of Denoising Sequence-to-Sequence Models for Abstractive Radiology Report Summarization
- Title（参考訳）: RadBARTsum:抽象的放射線学レポート要約のためのドメイン固有シーケンス・シーケンスモデルの適用
- Authors: Jinge Wu, Abul Hasan, Honghan Wu,
- Abstract要約: 本研究では,抽象的放射線学レポート要約のためのドメイン固有かつ容易なBARTモデルの適応であるRadBARTsumを提案する。
本手法は,1)生物医学領域の知識学習を改善するための新しい実体マスキング戦略を用いて,放射線学報告の大規模コーパス上でBARTモデルを再学習すること,2)印象区間を予測するためにFindersとバックグラウンドセクションを用いて要約タスクのモデルを微調整すること,の2つの段階を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8450534779202723
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radiology report summarization is a crucial task that can help doctors quickly identify clinically significant findings without the need to review detailed sections of reports. This study proposes RadBARTsum, a domain-specific and ontology facilitated adaptation of the BART model for abstractive radiology report summarization. The approach involves two main steps: 1) re-training the BART model on a large corpus of radiology reports using a novel entity masking strategy to improving biomedical domain knowledge learning, and 2) fine-tuning the model for the summarization task using the Findings and Background sections to predict the Impression section. Experiments are conducted using different masking strategies. Results show that the re-training process with domain knowledge facilitated masking improves performances consistently across various settings. This work contributes a domain-specific generative language model for radiology report summarization and a method for utilising medical knowledge to realise entity masking language model. The proposed approach demonstrates a promising direction of enhancing the efficiency of language models by deepening its understanding of clinical knowledge in radiology reports.
- Abstract（参考訳）: 放射線医学報告の要約は、医師が詳細な報告のセクションをレビューすることなく、臨床上の重要な発見を迅速に識別する上で重要な課題である。
そこで本研究では,ドメイン固有かつオントロジーのRadBARTsumを提案する。
このアプローチには2つの主要なステップがあります。
1)バイオメディカルドメイン知識学習を改善するための新しい実体マスキング戦略を用いて,BARTモデルの再訓練を行う。
2)印象区間の予測には,特徴区間と背景区間を用いて要約課題のモデルを微調整する。
異なるマスキング戦略を用いて実験を行う。
その結果、ドメイン知識による再学習プロセスがマスキングを促進することにより、さまざまな設定でパフォーマンスが一貫した改善が達成された。
本研究は,放射線学レポート要約のためのドメイン固有生成言語モデルと,エンティティマスキング言語モデルを実現するための医療知識を活用する方法に寄与する。
提案手法は, 臨床知識の理解を深めることにより, 言語モデルの効率を高めるための有望な方向を示すものである。
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