論文の概要: Multimodal Human-AI Synergy for Medical Imaging Quality Control: A Hybrid Intelligence Framework with Adaptive Dataset Curation and Closed-Loop Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07032v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 08:16:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:52:15.933434
• Title: Multimodal Human-AI Synergy for Medical Imaging Quality Control: A Hybrid Intelligence Framework with Adaptive Dataset Curation and Closed-Loop Evaluation
• Title（参考訳）: 医用画像品質管理のためのマルチモーダルヒューマンAIシナジー:適応的データセットキュレーションとクローズドループ評価を用いたハイブリッドインテリジェンスフレームワーク
• Authors: Zhi Qin, Qianhui Gui, Mouxiao Bian, Rui Wang, Hong Ge, Dandan Yao, Ziying Sun, Yuan Zhao, Yu Zhang, Hui Shi, Dongdong Wang, Chenxin Song, Shenghong Ju, Lihao Liu, Junjun He, Jie Xu, Yuan-Cheng Wang,
• Abstract要約: 画像品質評価における大規模言語モデル (LLM) の評価と標準化の報告を行う。 Gemini 2.0-Flash は CXR タスクの Macro F1 スコアを90点達成し、強力な一般化を示したが、細かい性能は制限された。 DeepSeek-R1はCTで62.23%のリコール率で評価され、他のモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.19033330311087
• License:
• Abstract: Medical imaging quality control (QC) is essential for accurate diagnosis, yet traditional QC methods remain labor-intensive and subjective. To address this challenge, in this study, we establish a standardized dataset and evaluation framework for medical imaging QC, systematically assessing large language models (LLMs) in image quality assessment and report standardization. Specifically, we first constructed and anonymized a dataset of 161 chest X-ray (CXR) radiographs and 219 CT reports for evaluation. Then, multiple LLMs, including Gemini 2.0-Flash, GPT-4o, and DeepSeek-R1, were evaluated based on recall, precision, and F1 score to detect technical errors and inconsistencies. Experimental results show that Gemini 2.0-Flash achieved a Macro F1 score of 90 in CXR tasks, demonstrating strong generalization but limited fine-grained performance. DeepSeek-R1 excelled in CT report auditing with a 62.23\% recall rate, outperforming other models. However, its distilled variants performed poorly, while InternLM2.5-7B-chat exhibited the highest additional discovery rate, indicating broader but less precise error detection. These findings highlight the potential of LLMs in medical imaging QC, with DeepSeek-R1 and Gemini 2.0-Flash demonstrating superior performance.
• Abstract（参考訳）: 医療画像品質管理(QC)は正確な診断には不可欠であるが、従来のQC法は労働集約的で主観的である。 そこで本研究では,画像品質評価およびレポート標準化において,大規模言語モデル(LLM)を体系的に評価する,医用画像QCのための標準化データセットと評価フレームワークを構築した。 具体的には,まず161個の胸部X線写真と219個のCTレポートのデータセットを構築し,匿名化を行った。 そして、リコール、精度、F1スコアに基づいて、Gemini 2.0-Flash、GPT-4o、DeepSeek-R1を含む複数のLCMを評価し、技術的エラーと矛盾を検出する。 Gemini 2.0-Flash は CXR タスクで 90 の Macro F1 スコアを達成した。 DeepSeek-R1はCTレポートで62.23倍のリコール率で評価され、他のモデルよりも優れていた。 しかし、蒸留された変種は性能が悪く、InternLM2.5-7B-chatは高い発見率を示し、より広いが精度の低い誤り検出を示した。 これらの結果は、DepSeek-R1 と Gemini 2.0-Flash による医用画像 QC における LLM の可能性を強調した。

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