論文の概要: GPT-4V Cannot Generate Radiology Reports Yet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12176v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 21:34:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:49.646740
• Title: GPT-4V Cannot Generate Radiology Reports Yet
• Title（参考訳）: GPT-4Vは放射線学のレポートをまだ生成できない
• Authors: Yuyang Jiang, Chacha Chen, Dang Nguyen, Benjamin M. Mervak, Chenhao Tan,
• Abstract要約: GPT-4Vの強いマルチモーダル能力は、放射線学レポート作成を自動化するためにそれを使うことに関心を喚起する。 我々は, GPT-4V を用いた報告を異なるプロンプト戦略により直接生成し, 語彙指標と臨床効果指標の両方で異常を生じさせることを試みた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.331936045860516
• License:
• Abstract: GPT-4V's purported strong multimodal abilities raise interests in using it to automate radiology report writing, but there lacks thorough evaluations. In this work, we perform a systematic evaluation of GPT-4V in generating radiology reports on two chest X-ray report datasets: MIMIC-CXR and IU X-Ray. We attempt to directly generate reports using GPT-4V through different prompting strategies and find that it fails terribly in both lexical metrics and clinical efficacy metrics. To understand the low performance, we decompose the task into two steps: 1) the medical image reasoning step of predicting medical condition labels from images; and 2) the report synthesis step of generating reports from (groundtruth) conditions. We show that GPT-4V's performance in image reasoning is consistently low across different prompts. In fact, the distributions of model-predicted labels remain constant regardless of which groundtruth conditions are present on the image, suggesting that the model is not interpreting chest X-rays meaningfully. Even when given groundtruth conditions in report synthesis, its generated reports are less correct and less natural-sounding than a finetuned LLaMA-2. Altogether, our findings cast doubt on the viability of using GPT-4V in a radiology workflow.
• Abstract（参考訳）: GPT-4Vの強いマルチモーダル能力は、放射線学レポート作成の自動化に関心を喚起するが、徹底的な評価は得られていない。 本研究では,2つの胸部X線レポートデータセット(MIMIC-CXRとIU X-Ray)について,GPT-4Vの系統的評価を行った。 我々は, GPT-4V を用いた報告を異なるプロンプト戦略により直接生成し, 語彙指標と臨床効果指標の両方で異常を生じさせることを試みた。 低パフォーマンスを理解するために、タスクを2つのステップに分解します。 1)画像から医療条件ラベルを予測するための医用画像推論ステップ 2)(地中)条件から報告を生成するための報告合成ステップ。 画像推論におけるGPT-4Vの性能は、異なるプロンプト間で一貫して低いことを示す。 実際、モデル予測ラベルの分布は、画像上にどの基底条件が存在するかに関わらず一定であり、モデルが胸部X線を有意に解釈していないことを示唆している。 レポート合成における基底条件が与えられたとしても、その生成した報告は微調整されたLLaMA-2よりも正確で自然音の少ないものである。 また,GPT-4Vを放射線学のワークフローで用いる可能性についても疑念を呈していた。

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