論文の概要: A Multimodal Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09787v1
• Date: Wed, 14 May 2025 20:28:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.100068
• Title: A Multimodal Multi-Agent Framework for Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: 放射線学レポート生成のためのマルチモーダルマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Ziruo Yi, Ting Xiao, Mark V. Albert,
• Abstract要約: 放射線診断レポート生成(RRG)は、医療画像から診断レポートを自動生成することを目的としている。 本稿では,段階的臨床推論ワークフローに適合するRRG用マルチモーダルマルチエージェント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）: 2.1477122604204433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiology report generation (RRG) aims to automatically produce diagnostic reports from medical images, with the potential to enhance clinical workflows and reduce radiologists' workload. While recent approaches leveraging multimodal large language models (MLLMs) and retrieval-augmented generation (RAG) have achieved strong results, they continue to face challenges such as factual inconsistency, hallucination, and cross-modal misalignment. We propose a multimodal multi-agent framework for RRG that aligns with the stepwise clinical reasoning workflow, where task-specific agents handle retrieval, draft generation, visual analysis, refinement, and synthesis. Experimental results demonstrate that our approach outperforms a strong baseline in both automatic metrics and LLM-based evaluations, producing more accurate, structured, and interpretable reports. This work highlights the potential of clinically aligned multi-agent frameworks to support explainable and trustworthy clinical AI applications.
• Abstract（参考訳）: 放射線医学報告生成(RRG)は、臨床ワークフローを強化し、放射線医の作業量を削減し、医療画像から診断レポートを自動生成することを目的としている。 近年、MLLM(Multimodal large language model)とRAG(Research-augmented generation)の活用が大きな成果を上げているが、現実的不整合、幻覚、相互修正といった課題に直面し続けている。 本稿では,タスク固有のエージェントが検索,ドラフト生成,視覚解析,洗練,合成を処理する,段階的臨床推論ワークフローと整合したRRG用マルチモーダルマルチエージェントフレームワークを提案する。 実験結果から,本手法は自動計測とLCMに基づく評価において高いベースラインを達成し,より正確で構造化され,解釈可能なレポートを生成することがわかった。 この研究は、説明可能な、信頼性の高い臨床AIアプリケーションをサポートするための、臨床に整合したマルチエージェントフレームワークの可能性を強調している。

関連論文リスト

• CBM-RAG: Demonstrating Enhanced Interpretability in Radiology Report Generation with Multi-Agent RAG and Concept Bottleneck Models [1.7042756021131187]
  本稿では,CBM(Concept Bottleneck Models)とRAG(Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation)システムを組み合わせた自動放射線学レポート生成フレームワークを提案する。 CBMは胸部X線の特徴を人間の理解できない臨床概念にマッピングし、透明な疾患分類を可能にする。 RAGシステムはマルチエージェントのコラボレーションと外部知識を統合し、文脈的にリッチなエビデンスベースのレポートを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T16:14:55Z)
• TAMA: A Human-AI Collaborative Thematic Analysis Framework Using Multi-Agent LLMs for Clinical Interviews [54.35097932763878]
  Thematic Analysis (TA) は、構造化されていないテキストデータの潜在意味を明らかにするために広く使われている定性的手法である。 本稿では,多エージェントLEMを用いた人間とAIの協調的テーマ分析フレームワークTAMAを提案する。 TAMA は既存の LLM 支援TA アプローチよりも優れており,高い主題的ヒット率,カバレッジ,独特性を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T15:58:16Z)
• Towards Interpretable Radiology Report Generation via Concept Bottlenecks using a Multi-Agentic RAG [1.9374282535132377]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T17:33:50Z)
• How Well Can Modern LLMs Act as Agent Cores in Radiology Environments? [54.36730060680139]
  RadA-BenchPlatは、放射線学環境での大規模言語モデル(LLM)のパフォーマンスをベンチマークする評価プラットフォームである。 また、エージェント駆動型タスク解決ツールの10のカテゴリを定義し、7つの主要なLCMを評価している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T18:20:16Z)
• Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
  Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。 医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。 実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z)
• MoRE: Multi-Modal Contrastive Pre-training with Transformers on X-Rays, ECGs, and Diagnostic Report [4.340464264725625]
  我々は,X線,心電図(ECG),放射線学・心臓医学報告を相乗的に組み合わせた,新しいマルチモーダルコントラスト事前学習フレームワークを提案する。 我々はLoRA-Peftを用いて、LLMにおけるトレーニング可能なパラメータを著しく削減し、視覚変換器(ViT)に最近の線形アテンション降下戦略を取り入れ、よりスムーズなアテンションを実現する。 我々の知る限り、我々はX線、心電図、放射線学・医学レポートをこの手法と組み合わせた統合モデルを提案している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:42:41Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• End-to-End Breast Cancer Radiotherapy Planning via LMMs with Consistency Embedding [47.360760580820966]
  放射線腫瘍学の分野に適した包括的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを提案する。 このモデルは臨床ワークフロー内の一連のタスクを効果的に管理し、臨床コンテキストの要約、放射線治療計画の提案、計画誘導されたターゲットボリュームセグメンテーションを含む。 クリーン入力処理の整合性を維持しつつ,LMMのノイズ入力に対する堅牢性を向上する,CEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T14:49:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。