論文の概要: CoMT: Chain-of-Medical-Thought Reduces Hallucination in Medical Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11451v3
• Date: Wed, 18 Sep 2024 06:53:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 22:53:23.259902
• Title: CoMT: Chain-of-Medical-Thought Reduces Hallucination in Medical Report Generation
• Title（参考訳）: CoMT:医療報告書作成における薬の連鎖が幻覚を減少させる
• Authors: Yue Jiang, Jiawei Chen, Dingkang Yang, Mingcheng Li, Shunli Wang, Tong Wu, Ke Li, Lihua Zhang,
• Abstract要約: 医療報告生成における幻覚を緩和するためのチェーン・オブ・メディカル・シント・アプローチ(CoMT)を提案する。 CoMTは、診断手順を分解することで、人間の医師の認知過程を模倣しようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.59298361626719
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic medical report generation (MRG), which possesses significant research value as it can aid radiologists in clinical diagnosis and report composition, has garnered increasing attention. Despite recent progress, generating accurate reports remains arduous due to the requirement for precise clinical comprehension and disease diagnosis inference. Furthermore, owing to the limited accessibility of medical data and the imbalanced distribution of diseases, the underrepresentation of rare diseases in training data makes large-scale medical visual language models (LVLMs) prone to hallucinations, such as omissions or fabrications, severely undermining diagnostic performance and further intensifying the challenges for MRG in practice. In this study, to effectively mitigate hallucinations in medical report generation, we propose a chain-of-medical-thought approach (CoMT), which intends to imitate the cognitive process of human doctors by decomposing diagnostic procedures. The radiological features with different importance are structured into fine-grained medical thought chains to enhance the inferential ability during diagnosis, thereby alleviating hallucination problems and enhancing the diagnostic accuracy of MRG. All resources of this work will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 放射線医が臨床診断や報告組成物を手伝う上で重要な研究価値を持つMRG(Automatic Medical Report Generation)が注目されている。 近年の進歩にもかかわらず、正確な臨床理解と疾患診断の推測が要求されるため、正確な報告は依然として困難である。 さらに、医療データのアクセシビリティの制限や疾患の分布の不均衡により、訓練データにおける希少な疾患の表現不足により、大規模な医療視覚言語モデル(LVLM)は、排便や製造などの幻覚を招きやすくなり、診断性能を著しく低下させ、MRGの実際的な課題をさらに強化する。 本研究では,医療報告生成における幻覚を効果的に緩和するために,診断手順を分解して医師の認知過程を模倣するチェーン・オブ・メディカル・シント・アプローチ(CoMT)を提案する。 重要度が異なる放射線学的特徴を微細な医学的思考連鎖に構造化し、診断時の推論能力を高め、幻覚の問題を緩和し、MRGの診断精度を高める。 この作業のすべてのリソースはまもなくリリースされます。

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