論文の概要: Development and Validation of a Dynamic-Template-Constrained Large Language Model for Generating Fully-Structured Radiology Reports
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18319v2
- Date: Fri, 25 Oct 2024 03:17:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 07:00:37.305512
- Title: Development and Validation of a Dynamic-Template-Constrained Large Language Model for Generating Fully-Structured Radiology Reports
- Title（参考訳）: 動的テンプレート制約付き大言語モデルの開発と評価
- Authors: Chuang Niu, Parisa Kaviani, Qing Lyu, Mannudeep K. Kalra, Christopher T. Whitlow, Ge Wang,
- Abstract要約: 完全に構造化されたレポートを作成するための現在のLLMは、外部サーバにデータをアップロードする際のエラー、コンテンツ幻覚、プライバシー漏洩といった問題に直面している。
我々は,各機関の様々な自由テキストレポートから完全に構造化され,標準化されたLCSレポートを作成するための,オープンソースで正確なLCMを開発することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.504087246178221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current LLMs for creating fully-structured reports face the challenges of formatting errors, content hallucinations, and privacy leakage issues when uploading data to external servers.We aim to develop an open-source, accurate LLM for creating fully-structured and standardized LCS reports from varying free-text reports across institutions and demonstrate its utility in automatic statistical analysis and individual lung nodule retrieval. With IRB approvals, our retrospective study included 5,442 de-identified LDCT LCS radiology reports from two institutions. We constructed two evaluation datasets by labeling 500 pairs of free-text and fully-structured radiology reports and one large-scale consecutive dataset from January 2021 to December 2023. Two radiologists created a standardized template for recording 27 lung nodule features on LCS. We designed a dynamic-template-constrained decoding method to enhance existing LLMs for creating fully-structured reports from free-text radiology reports. Using consecutive structured reports, we automated descriptive statistical analyses and a nodule retrieval prototype. Our best LLM for creating fully-structured reports achieved high performance on cross-institutional datasets with an F1 score of about 97%, with neither formatting errors nor content hallucinations. Our method consistently improved the best open-source LLMs by up to 10.42%, and outperformed GPT-4o by 17.19%. The automatically derived statistical distributions were consistent with prior findings regarding attenuation, location, size, stability, and Lung-RADS. The retrieval system with structured reports allowed flexible nodule-level search and complex statistical analysis. Our developed software is publicly available for local deployment and further research.
- Abstract（参考訳）: 完全構造化されたレポートを作成するための現在のLCMは、外部サーバにデータをアップロードする際のエラー、コンテンツ幻覚、プライバシー漏洩といった問題に直面している。我々は、機関ごとの様々な自由テキストレポートから完全に構造化された標準化されたLCSレポートを作成するための、オープンソースで正確なLSMを開発し、自動統計分析や個々の肺結節検索においてその有用性を実証することを目指している。
IRBの承認により,2施設のLDCT LCSラジオグラフィー報告は5,442件であった。
我々は,2021年1月から2023年12月までに,500対のフリーテキストおよび完全構造化ラジオグラフィーレポートと大規模連続データセットをラベル付けして2つの評価データセットを構築した。
2人の放射線学者が、LCSで27個の肺結節の特徴を記録するための標準化されたテンプレートを作成しました。
我々は、自由テキストラジオグラフィーレポートから完全に構造化されたレポートを作成するために、既存のLCMを強化するために動的テンプレート制約付き復号法を設計した。
連続的な構造化レポートを用いて,記述的統計分析と結節検索のプロトタイプを自動生成する。
完全に構造化されたレポートを作成するのに最適なLCMは、F1スコアが約97%で、フォーマットエラーやコンテンツ幻覚を伴わない、クロスインスティカルなデータセット上で高いパフォーマンスを実現しました。
提案手法は,優れたオープンソース LLM を最大10.42% 改善し,GPT-4o を17.19% 向上させた。
自動抽出された統計分布は, 減衰, 位置, サイズ, 安定性, およびLung-RADSに関する先行的な知見と一致した。
構造化されたレポートを用いた検索システムは、柔軟な結節レベルの探索と複雑な統計解析を可能にした。
私たちの開発したソフトウェアは、ローカルデプロイメントとさらなる研究のために公開されています。
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