論文の概要: RadioRAG: Factual Large Language Models for Enhanced Diagnostics in Radiology Using Dynamic Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15621v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 13:29:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 14:51:29.734490
• Title: RadioRAG: Factual Large Language Models for Enhanced Diagnostics in Radiology Using Dynamic Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: RadioRAG:動的検索拡張生成を用いた放射線診断のためのFactual Large Language Models
• Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Mahshad Lotfinia, Keno Bressem, Robert Siepmann, Dyke Ferber, Christiane Kuhl, Jakob Nikolas Kather, Sven Nebelung, Daniel Truhn,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医学における人工知能(AI)の分野を進歩させた。 LLMは静的なトレーニングデータセットに基づいて、古い情報や不正確な情報を生成することが多い。 我々は、信頼できるラジオロジックオンラインソースからデータをリアルタイムで取得するエンドツーエンドフレームワークとして、Radiology RAG(RadioRAG)を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8204982093237623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have advanced the field of artificial intelligence (AI) in medicine. However LLMs often generate outdated or inaccurate information based on static training datasets. Retrieval augmented generation (RAG) mitigates this by integrating outside data sources. While previous RAG systems used pre-assembled, fixed databases with limited flexibility, we have developed Radiology RAG (RadioRAG) as an end-to-end framework that retrieves data from authoritative radiologic online sources in real-time. RadioRAG is evaluated using a dedicated radiologic question-and-answer dataset (RadioQA). We evaluate the diagnostic accuracy of various LLMs when answering radiology-specific questions with and without access to additional online information via RAG. Using 80 questions from RSNA Case Collection across radiologic subspecialties and 24 additional expert-curated questions, for which the correct gold-standard answers were available, LLMs (GPT-3.5-turbo, GPT-4, Mistral-7B, Mixtral-8x7B, and Llama3 [8B and 70B]) were prompted with and without RadioRAG. RadioRAG retrieved context-specific information from www.radiopaedia.org in real-time and incorporated them into its reply. RadioRAG consistently improved diagnostic accuracy across all LLMs, with relative improvements ranging from 2% to 54%. It matched or exceeded question answering without RAG across radiologic subspecialties, particularly in breast imaging and emergency radiology. However, degree of improvement varied among models; GPT-3.5-turbo and Mixtral-8x7B-instruct-v0.1 saw notable gains, while Mistral-7B-instruct-v0.2 showed no improvement, highlighting variability in its effectiveness. LLMs benefit when provided access to domain-specific data beyond their training data. For radiology, RadioRAG establishes a robust framework that substantially improves diagnostic accuracy and factuality in radiological question answering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医学における人工知能(AI)の分野を進歩させた。 しかし、LSMは静的なトレーニングデータセットに基づいて、古い情報や不正確な情報を生成することが多い。 検索拡張生成(RAG)は、外部データソースを統合することでこれを緩和する。 従来のRAGシステムでは,事前組立固定データベースを限られた柔軟性で使用していたが,無線RAG(RadioRAG)をエンドツーエンドのフレームワークとして開発した。 RadioRAGはRadioQA(RadioQA)を用いて評価される。 我々は,RAGを介して追加のオンライン情報にアクセスすることなく,放射線学固有の質問に答える際に,様々なLSMの診断精度を評価する。 LLMs (GPT-3.5-turbo, GPT-4, Mistral-7B, Mixtral-8x7B, Llama3 [8B, 70B]) はRadioRAGと無関係に誘導された。 RadioRAGはwww.radiopaedia.orgからコンテキスト固有の情報をリアルタイムで取得し、その応答に組み込んだ。 RadioRAGは全てのLSMの診断精度を一貫して改善し、相対的な改善は2%から54%であった。 胸部画像検査や緊急放射線検査ではRAGを使わずに質問応答が一致または上回った。 GPT-3.5-turboとMixtral-8x7B-instruct-v0.1は顕著な上昇を示し、Mistral-7B-instruct-v0.2は改善を示さなかった。 LLMは、トレーニングデータ以外のドメイン固有のデータへのアクセスを提供する場合のメリットである。 放射線学において、RadioRAGは、放射線学的質問応答における診断精度と事実性を大幅に改善する堅牢な枠組みを確立する。

関連論文リスト

• MMed-RAG: Versatile Multimodal RAG System for Medical Vision Language Models [49.765466293296186]
  近年,Med-LVLM (Med-LVLMs) の進歩により,対話型診断ツールの新たな可能性が高まっている。 Med-LVLMは、しばしば事実の幻覚に悩まされ、誤った診断につながることがある。 我々は,Med-LVLMの現実性を高めるために,多目的マルチモーダルRAGシステムMMed-RAGを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T23:03:27Z)
• Preference Fine-Tuning for Factuality in Chest X-Ray Interpretation Models Without Human Feedback [10.826651024680169]
  放射線技師は医療画像を医療報告に翻訳することで重要な役割を担っている。 視覚言語モデル(VLM)を用いた自動アプローチは、アシスタントとして有望であるが、非常に高い精度を必要とする。 胸部X線(CXR)レポート生成に着目し,放射線学におけるVLMの自動選好アライメント手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T16:07:11Z)
• 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)
• RAD-PHI2: Instruction Tuning PHI-2 for Radiology [2.774342358600601]
  小言語モデル(SLM)は、一般的なドメイン言語理解、推論、コーディングタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 本研究では,SLMの一般放射線学知識への応用,特に症状の理解に関連する質問応答について検討する。 胸部X線レポートに関連する一般領域タスクと放射線学固有のタスクの両方でPhi-2を微調整することにより、Rad-Phi2を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T17:27:22Z)
• 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)
• Radiology-GPT: A Large Language Model for Radiology [74.07944784968372]
  本稿では,ラジオロジーのための大規模言語モデルであるRadiology-GPTを紹介する。 StableLM、Dolly、LLaMAといった一般的な言語モデルと比較して、優れたパフォーマンスを示している。 放射線診断、研究、通信において大きな汎用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:57:24Z)
• An Iterative Optimizing Framework for Radiology Report Summarization with ChatGPT [80.33783969507458]
  放射線医学報告の「印象」セクションは、放射線医と他の医師とのコミュニケーションにとって重要な基盤である。 近年の研究では、大規模医療用テキストデータを用いた印象自動生成の有望な成果が得られている。 これらのモデルは、しばしば大量の医療用テキストデータを必要とし、一般化性能が劣る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T17:13:42Z)
• Radiomics-Guided Global-Local Transformer for Weakly Supervised Pathology Localization in Chest X-Rays [65.88435151891369]
  Radiomics-Guided Transformer (RGT)は、テキストトグロバル画像情報と、テキストトグロバル情報とを融合する。 RGTは、画像トランスフォーマーブランチ、放射能トランスフォーマーブランチ、および画像と放射線情報を集約する融合層から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T06:32:56Z)

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。