論文の概要: MedAutoCorrect: Image-Conditioned Autocorrection in Medical Reporting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02971v1
- Date: Wed, 04 Dec 2024 02:32:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-05 15:08:27.603987
- Title: MedAutoCorrect: Image-Conditioned Autocorrection in Medical Reporting
- Title（参考訳）: MedAutoCorrect:医療報告における画像共有自動補正
- Authors: Arnold Caleb Asiimwe, Dídac Surís, Pranav Rajpurkar, Carl Vondrick,
- Abstract要約: 医療報告では、人や機械学習アルゴリズムが生み出す放射線学的な報告の正確さが重要である。
本稿では,これらの報告における不正確な画像条件の自動補正という新たな課題に取り組む。
本稿では,これらの誤りを指摘し,修正を行い,テキスト自動補正プロセスをシミュレートする2段階の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）: 31.710972402763527
- License:
- Abstract: In medical reporting, the accuracy of radiological reports, whether generated by humans or machine learning algorithms, is critical. We tackle a new task in this paper: image-conditioned autocorrection of inaccuracies within these reports. Using the MIMIC-CXR dataset, we first intentionally introduce a diverse range of errors into reports. Subsequently, we propose a two-stage framework capable of pinpointing these errors and then making corrections, simulating an \textit{autocorrection} process. This method aims to address the shortcomings of existing automated medical reporting systems, like factual errors and incorrect conclusions, enhancing report reliability in vital healthcare applications. Importantly, our approach could serve as a guardrail, ensuring the accuracy and trustworthiness of automated report generation. Experiments on established datasets and state of the art report generation models validate this method's potential in correcting medical reporting errors.
- Abstract（参考訳）: 医療報告では、人や機械学習アルゴリズムが生み出す放射線学的な報告の正確さが重要である。
本稿では,これらの報告における不正確な画像条件の自動補正という新たな課題に取り組む。
まず、MIMIC-CXRデータセットを用いて、様々なエラーをレポートに意図的に導入する。
次に,これらのエラーをピンポイントし,修正を行い,その過程をシミュレートする2段階のフレームワークを提案する。
本手法は, 事実誤りや誤った結論などの既存の自動医療報告システムの欠点に対処し, 重要な医療応用における報告信頼性を高めることを目的としている。
重要なことは、当社のアプローチがガードレールとして機能し、自動レポート生成の正確性と信頼性を確保します。
確立されたデータセットと最先端のレポート生成モデルの実験は、医療報告エラーの修正におけるこの方法の可能性を検証する。
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