論文の概要: Towards Interpretable Radiology Report Generation via Concept Bottlenecks using a Multi-Agentic RAG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16086v2
• Date: Wed, 22 Jan 2025 17:18:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 16:52:58.469715
• Title: Towards Interpretable Radiology Report Generation via Concept Bottlenecks using a Multi-Agentic RAG
• Title（参考訳）: マルチエージェントRAGを用いた概念ボトルネックを用いた解釈可能放射線学レポート作成に向けて
• Authors: Hasan Md Tusfiqur Alam, Devansh Srivastav, Md Abdul Kadir, Daniel Sonntag,
• Abstract要約: 本研究では, レポート生成のための概念ボトルネックモデル(CBM)とマルチエージェント検索・拡張生成システム(RAG)を用いて, 胸部X線分類(CXR)の解釈可能性を向上させる。 視覚特徴と臨床概念の関係をモデル化することにより,多エージェントRAGシステムで放射線診断レポートを生成するための解釈可能な概念ベクトルを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9374282535132377
• License:
• Abstract: Deep learning has advanced medical image classification, but interpretability challenges hinder its clinical adoption. This study enhances interpretability in Chest X-ray (CXR) classification by using concept bottleneck models (CBMs) and a multi-agent Retrieval-Augmented Generation (RAG) system for report generation. By modeling relationships between visual features and clinical concepts, we create interpretable concept vectors that guide a multi-agent RAG system to generate radiology reports, enhancing clinical relevance, explainability, and transparency. Evaluation of the generated reports using an LLM-as-a-judge confirmed the interpretability and clinical utility of our model's outputs. On the COVID-QU dataset, our model achieved 81% classification accuracy and demonstrated robust report generation performance, with five key metrics ranging between 84% and 90%. This interpretable multi-agent framework bridges the gap between high-performance AI and the explainability required for reliable AI-driven CXR analysis in clinical settings. Our code is available at https://github.com/tifat58/IRR-with-CBM-RAG.git.
• Abstract（参考訳）: 深層学習には高度な医用画像分類があるが、解釈可能性の課題は臨床応用を妨げる。 本研究では, レポート生成のための概念ボトルネックモデル(CBM)とマルチエージェント検索・拡張生成システム(RAG)を用いて, 胸部X線分類(CXR)の解釈可能性を向上させる。 視覚的特徴と臨床概念の関係をモデル化することにより,多エージェントRAGシステムによる放射線診断レポートの作成,臨床関連性,説明可能性,透明性を高めるための解釈可能な概念ベクトルを作成する。 LLM-as-a-judge を用いた報告結果から,本モデルのアウトプットの解釈性と臨床的有用性が確認された。 COVID-QUデータセットでは,分類精度が81%,レポート生成性能が堅牢で,5つの指標が84%から90%であった。 この解釈可能なマルチエージェントフレームワークは、高性能AIと、臨床環境での信頼性の高いAI駆動型CXR分析に必要な説明可能性とのギャップを埋める。 私たちのコードはhttps://github.com/tifat58/IRR-with-CBM-RAG.gitで利用可能です。

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