論文の概要: Electrocardiogram Report Generation and Question Answering via Retrieval-Augmented Self-Supervised Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08788v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:50:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:39:02.404205
• Title: Electrocardiogram Report Generation and Question Answering via Retrieval-Augmented Self-Supervised Modeling
• Title（参考訳）: Retrieval-Augmented Self-Supervised Modeling を用いた心電図レポート作成と質問応答
• Authors: Jialu Tang, Tong Xia, Yuan Lu, Cecilia Mascolo, Aaqib Saeed,
• Abstract要約: ECG-ReGenは、ECG-to-textレポート生成と質問応答のための検索ベースのアプローチである。 事前学習と動的検索とLarge Language Model(LLM)ベースの改善を組み合わせることで、ECG-ReGenはECGデータと関連するクエリを効果的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.513904491604794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpreting electrocardiograms (ECGs) and generating comprehensive reports remain challenging tasks in cardiology, often requiring specialized expertise and significant time investment. To address these critical issues, we propose ECG-ReGen, a retrieval-based approach for ECG-to-text report generation and question answering. Our method leverages a self-supervised learning for the ECG encoder, enabling efficient similarity searches and report retrieval. By combining pre-training with dynamic retrieval and Large Language Model (LLM)-based refinement, ECG-ReGen effectively analyzes ECG data and answers related queries, with the potential of improving patient care. Experiments conducted on the PTB-XL and MIMIC-IV-ECG datasets demonstrate superior performance in both in-domain and cross-domain scenarios for report generation. Furthermore, our approach exhibits competitive performance on ECG-QA dataset compared to fully supervised methods when utilizing off-the-shelf LLMs for zero-shot question answering. This approach, effectively combining self-supervised encoder and LLMs, offers a scalable and efficient solution for accurate ECG interpretation, holding significant potential to enhance clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)を解釈し、包括的な報告を生成することは、しばしば専門的な専門知識と重要な時間的投資を必要とするため、心臓医学において難しい課題である。 これらの重要な問題に対処するために,ECG-to-textレポート生成と質問応答のための検索に基づくアプローチであるECG-ReGenを提案する。 本手法は,ECGエンコーダの自己教師型学習を活用し,効率的な類似性探索とレポート検索を実現する。 動的検索とLarge Language Model(LLM)ベースの改善を併用することにより、ECG-ReGenは心電図データと関連するクエリを効果的に分析し、患者のケアを改善する可能性を秘めている。 PTB-XLおよびMIMIC-IV-ECGデータセットを用いて行った実験は、レポート生成のためのドメイン内シナリオとクロスドメインシナリオの両方において優れた性能を示す。 さらに,本手法は,市販LCMを用いてゼロショット質問応答を行う場合の完全教師付き手法と比較して,ECG-QAデータセット上での競合性能を示す。 このアプローチは、自己教師付きエンコーダとLLMを効果的に組み合わせて、正確なECG解釈のためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供する。

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