論文の概要: Improving Radiology Report Conciseness and Structure via Local Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05042v1
- Date: Wed, 06 Nov 2024 19:00:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:55:50.047078
- Title: Improving Radiology Report Conciseness and Structure via Local Large Language Models
- Title（参考訳）: 局所的大言語モデルによるラジオロジーレポートの簡潔さと構造の改善
- Authors: Iryna Hartsock, Cyrillo Araujo, Les Folio, Ghulam Rasool,
- Abstract要約: 本研究の目的は, 簡潔さと構造的構造を向上し, 放射線診断を向上することである。
この構造化されたアプローチにより、医師は関連する情報を素早く見つけ出し、レポートの有用性を高めることができる。
我々は、Mixtral、Mistral、Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)を用いて、簡潔で構造化されたレポートを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: In this study, we aim to enhance radiology reporting by improving both the conciseness and structured organization of findings (also referred to as templating), specifically by organizing information according to anatomical regions. This structured approach allows physicians to locate relevant information quickly, increasing the report's utility. We utilize Large Language Models (LLMs) such as Mixtral, Mistral, and Llama to generate concise, well-structured reports. Among these, we primarily focus on the Mixtral model due to its superior adherence to specific formatting requirements compared to other models. To maintain data security and privacy, we run these LLMs locally behind our institution's firewall. We leverage the LangChain framework and apply five distinct prompting strategies to enforce a consistent structure in radiology reports, aiming to eliminate extraneous language and achieve a high level of conciseness. We also introduce a novel metric, the Conciseness Percentage (CP) score, to evaluate report brevity. Our dataset comprises 814 radiology reports authored by seven board-certified body radiologists at our cancer center. In evaluating the different prompting methods, we discovered that the most effective approach for generating concise, well-structured reports involves first instructing the LLM to condense the report, followed by a prompt to structure the content according to specific guidelines. We assessed all prompting strategies based on their ability to handle formatting issues, reduce report length, and adhere to formatting instructions. Our findings demonstrate that open-source, locally deployed LLMs can significantly improve radiology report conciseness and structure while conforming to specified formatting standards.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 解剖学的領域に応じた情報を整理することで, 簡潔さと構造化された発見の組織化(テンプレート化)を両立させることにより, 放射線学の報告を強化することを目的とする。
この構造化されたアプローチにより、医師は関連する情報を素早く見つけ出し、レポートの有用性を高めることができる。
我々は、Mixtral、Mistral、Llamaなどの大規模言語モデル(LLM)を用いて、簡潔で構造化されたレポートを生成する。
これらのうち、我々はMixtralモデルに重点を置いている。
データセキュリティとプライバシを維持するため、当社のファイアウォールの後方で、これらのLSMをローカルに運用しています。
我々は、LangChainフレームワークを活用し、5つの異なるプロンプト戦略を適用し、ラジオロジーレポートにおいて一貫した構造を強制し、外在言語を排除し、高い簡潔性を達成することを目的としている。
また,レポートの簡潔さを評価するために,CPスコア(Conciseness Percentage)という新しい指標も導入した。
私たちのデータセットは, がんセンターで7人の放射線科医が作成した814件の放射線学レポートで構成されている。
異なるプロンプト法の評価において、簡潔で構造化されたレポートを生成するための最も効果的なアプローチは、まず、LCMにレポートを凝縮させ、次に、特定のガイドラインに従ってコンテンツを構造化するプロンプトを指示することであることがわかった。
フォーマット問題に対処し、レポート長を減らし、フォーマット命令に従う能力に基づいて、すべてのプロンプト戦略を評価した。
本研究は,オープンソースでローカルにデプロイされたLCMが,特定のフォーマット標準に準拠しつつ,放射線学レポートの簡潔さと構造を著しく改善できることを示した。
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