論文の概要: A Multimodal Pipeline for Clinical Data Extraction: Applying Vision-Language Models to Scans of Transfusion Reaction Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20220v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 19:40:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.656059
• Title: A Multimodal Pipeline for Clinical Data Extraction: Applying Vision-Language Models to Scans of Transfusion Reaction Reports
• Title（参考訳）: 臨床データ抽出のためのマルチモーダルパイプライン : ビジョンランゲージモデルによる輸血反応レポートの作成
• Authors: Henning Schäfer, Cynthia S. Schmidt, Johannes Wutzkowsky, Kamil Lorek, Lea Reinartz, Johannes Rückert, Christian Temme, Britta Böckmann, Peter A. Horn, Christoph M. Friedrich,
• Abstract要約: 本研究では,スキャンした文書からチェックボックスデータを抽出し,分類するオープンソースパイプラインを提案する。 パイプラインは、2017年から2024年にかけて毎年コンパイルされた金標準と比較して高い精度とリコールを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3552186988607578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the growing adoption of electronic health records, many processes still rely on paper documents, reflecting the heterogeneous real-world conditions in which healthcare is delivered. The manual transcription process is time-consuming and prone to errors when transferring paper-based data to digital formats. To streamline this workflow, this study presents an open-source pipeline that extracts and categorizes checkbox data from scanned documents. Demonstrated on transfusion reaction reports, the design supports adaptation to other checkbox-rich document types. The proposed method integrates checkbox detection, multilingual optical character recognition (OCR) and multilingual vision-language models (VLMs). The pipeline achieves high precision and recall compared against annually compiled gold-standards from 2017 to 2024. The result is a reduction in administrative workload and accurate regulatory reporting. The open-source availability of this pipeline encourages self-hosted parsing of checkbox forms.
• Abstract（参考訳）: 電子カルテの普及にもかかわらず、多くのプロセスは依然として紙文書に依存しており、医療が納入される異質な現実世界の状態を反映している。 手書きの書き起こしプロセスは、紙ベースのデータをデジタルフォーマットに転送する際のエラーに時間を要する。 このワークフローを合理化するために、スキャンした文書からチェックボックスデータを抽出し分類するオープンソースのパイプラインを提案する。 輸液反応の報告を実証し、他のチェックボックスに富んだドキュメントタイプへの適応をサポートする。 提案手法は,チェックボックス検出,多言語光学文字認識(OCR),多言語視覚言語モデル(VLM)を統合する。 パイプラインは、2017年から2024年にかけて毎年コンパイルされた金標準と比較して高い精度とリコールを達成する。 その結果、管理作業負荷の削減と正確な規制報告が実現した。 このパイプラインのオープンソース提供により、チェックボックス形式の自己ホスト型解析が促進される。

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