論文の概要: RaTEScore: A Metric for Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16845v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 12:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:05.600633
• Title: RaTEScore: A Metric for Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: RaTEScore: 放射線学レポート生成のためのメトリクス
• Authors: Weike Zhao, Chaoyi Wu, Xiaoman Zhang, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie,
• Abstract要約: 本稿では,Radiological Report (Text) Evaluation (RaTEScore) として,新しい実体認識尺度を提案する。 RaTEScoreは、診断結果や解剖学的詳細などの重要な医療機関を強調し、複雑な医学的同義語に対して堅牢であり、否定表現に敏感である。 我々の評価は、RaTEScoreが既存の指標よりも人間の嗜好とより密接に一致していることを示し、確立された公開ベンチマークと、新たに提案したRaTE-Evalベンチマークの両方で検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.37561810438641
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel, entity-aware metric, termed as Radiological Report (Text) Evaluation (RaTEScore), to assess the quality of medical reports generated by AI models. RaTEScore emphasizes crucial medical entities such as diagnostic outcomes and anatomical details, and is robust against complex medical synonyms and sensitive to negation expressions. Technically, we developed a comprehensive medical NER dataset, RaTE-NER, and trained an NER model specifically for this purpose. This model enables the decomposition of complex radiological reports into constituent medical entities. The metric itself is derived by comparing the similarity of entity embeddings, obtained from a language model, based on their types and relevance to clinical significance. Our evaluations demonstrate that RaTEScore aligns more closely with human preference than existing metrics, validated both on established public benchmarks and our newly proposed RaTE-Eval benchmark.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Radiological Report (Text) Evaluation (RaTEScore) と呼ばれる,AIモデルによる医療報告の質を評価するための新しい実体認識尺度を提案する。 RaTEScoreは、診断結果や解剖学的詳細などの重要な医療機関を強調し、複雑な医学的同義語に対して堅牢であり、否定表現に敏感である。 技術的には、包括的医療用NERデータセットであるRaTE-NERを開発し、この目的でNERモデルを訓練した。 このモデルにより、複雑な放射線学的報告を構成医療機関に分解することができる。 計量そのものは、言語モデルから得られたエンティティ埋め込みの類似性を比較し、それらのタイプと臨床的意義との関連性に基づいて導かれる。 我々の評価は、RaTEScoreが既存の指標よりも人間の嗜好とより密接に一致していることを示し、確立された公開ベンチマークと、新たに提案したRaTE-Evalベンチマークの両方で検証した。

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