論文の概要: Resource-Efficient Medical Report Generation using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15642v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 05:08:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:22:30.395731
• Title: Resource-Efficient Medical Report Generation using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた資源効率の良い医療報告生成
• Authors: Abdullah, Ameer Hamza, Seong Tae Kim,
• Abstract要約: 医療報告生成は胸部X線画像の放射線診断レポートを自動作成する作業である。 本稿では,医療報告生成のタスクに視覚対応大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2627279988912194
• License:
• Abstract: Medical report generation is the task of automatically writing radiology reports for chest X-ray images. Manually composing these reports is a time-consuming process that is also prone to human errors. Generating medical reports can therefore help reduce the burden on radiologists. In other words, we can promote greater clinical automation in the medical domain. In this work, we propose a new framework leveraging vision-enabled Large Language Models (LLM) for the task of medical report generation. We introduce a lightweight solution that achieves better or comparative performance as compared to previous solutions on the task of medical report generation. We conduct extensive experiments exploring different model sizes and enhancement approaches, such as prefix tuning to improve the text generation abilities of the LLMs. We evaluate our approach on a prominent large-scale radiology report dataset - MIMIC-CXR. Our results demonstrate the capability of our resource-efficient framework to generate patient-specific reports with strong medical contextual understanding and high precision.
• Abstract（参考訳）: 医療報告生成は胸部X線画像の放射線診断レポートを自動作成する作業である。 これらのレポートを手作業で作成するのは時間を要するプロセスであり、ヒューマンエラーも起こりやすい。 したがって、医療報告の生成は放射線技師の負担を軽減するのに役立つ。 言い換えれば、医療領域におけるより大きな臨床自動化を促進することができる。 本研究では,医療報告生成のタスクに視覚対応大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいフレームワークを提案する。 本稿では,医療報告作成作業における従来のソリューションと比較して,優れた,あるいは比較可能な軽量なソリューションを提案する。 我々は、LLMのテキスト生成能力を改善するために、様々なモデルサイズを探索し、プレフィックスチューニングのような拡張アプローチを試みている。 大規模放射線学レポートデータセットMIMIC-CXRについて検討した。 本研究は,医用文脈の理解と高精度化を両立させた患者固有のレポート作成のための,資源効率の高いフレームワークの有効性を実証するものである。

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