論文の概要: RadGame: An AI-Powered Platform for Radiology Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13270v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 17:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.203027
• Title: RadGame: An AI-Powered Platform for Radiology Education
• Title（参考訳）: RadGame: 放射線学教育のためのAIベースのプラットフォーム
• Authors: Mohammed Baharoon, Siavash Raissi, John S. Jun, Thibault Heintz, Mahmoud Alabbad, Ali Alburkani, Sung Eun Kim, Kent Kleinschmidt, Abdulrahman O. Alhumaydhi, Mohannad Mohammed G. Alghamdi, Jeremy Francis Palacio, Mohammed Bukhaytan, Noah Michael Prudlo, Rithvik Akula, Brady Chrisler, Benjamin Galligos, Mohammed O. Almutairi, Mazeen Mohammed Alanazi, Nasser M. Alrashdi, Joel Jihwan Hwang, Sri Sai Dinesh Jaliparthi, Luke David Nelson, Nathaniel Nguyen, Sathvik Suryadevara, Steven Kim, Mohammed F. Mohammed, Yevgeniy R. Semenov, Kun-Hsing Yu, Abdulrhman Aljouie, Hassan AlOmaish, Adam Rodman, Pranav Rajpurkar,
• Abstract要約: RadGameは、放射線学教育のためのAIによるゲーミフィケーションプラットフォームで、発見のローカライズとレポートの生成という2つのコアスキルをターゲットにしている。 RadGame Localizeでは、プレイヤーは異常を取り巻くバウンディングボックスを描画する。 RadGame Reportでは、プレイヤーは胸部X線、患者の年齢、表示を合成し、構造化されたAIフィードバックを受け取る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.210717742162432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce RadGame, an AI-powered gamified platform for radiology education that targets two core skills: localizing findings and generating reports. Traditional radiology training is based on passive exposure to cases or active practice with real-time input from supervising radiologists, limiting opportunities for immediate and scalable feedback. RadGame addresses this gap by combining gamification with large-scale public datasets and automated, AI-driven feedback that provides clear, structured guidance to human learners. In RadGame Localize, players draw bounding boxes around abnormalities, which are automatically compared to radiologist-drawn annotations from public datasets, and visual explanations are generated by vision-language models for user missed findings. In RadGame Report, players compose findings given a chest X-ray, patient age and indication, and receive structured AI feedback based on radiology report generation metrics, highlighting errors and omissions compared to a radiologist's written ground truth report from public datasets, producing a final performance and style score. In a prospective evaluation, participants using RadGame achieved a 68% improvement in localization accuracy compared to 17% with traditional passive methods and a 31% improvement in report-writing accuracy compared to 4% with traditional methods after seeing the same cases. RadGame highlights the potential of AI-driven gamification to deliver scalable, feedback-rich radiology training and reimagines the application of medical AI resources in education.
• Abstract（参考訳）: 私たちはRadGameを紹介します。RadGameは、放射線学教育のためのAIによるゲーム化プラットフォームで、発見のローカライズとレポートの生成という2つのコアスキルをターゲットにしています。 従来の放射線学のトレーニングは、緊急かつスケーラブルなフィードバックの機会を制限するため、ケースへの受動的露出や、監視する放射線学者からのリアルタイム入力によるアクティブな実践に基づいている。 RadGameは、ゲーミフィケーションと大規模な公開データセットを組み合わせることで、このギャップに対処する。 RadGame Localizeでは、プレイヤーは異常を取り囲むバウンディングボックスを描画し、公開データセットからの放射線学者によるアノテーションと自動的に比較し、視覚言語モデルによって視覚的説明を生成する。 RadGame Reportでは、プレイヤーは胸部X線、患者年齢、表示を与えられた結果を作成し、放射線学レポート生成指標に基づいて構造化されたAIフィードバックを受け取り、公開データセットからの放射線学者の書いた地上真実レポートと比較してエラーや欠落をハイライトし、最終的なパフォーマンスとスタイルスコアを生成する。 予測評価では,RadGameを用いた被験者は,従来の受動的手法の17%に対してローカライズ精度が68%向上し,レポート書き込み精度が31%向上した。 RadGameは、スケーラブルでフィードバックに富んだ放射線学のトレーニングを提供し、教育における医療AIリソースの応用を再定義する、AI駆動のゲーミフィケーションの可能性を強調している。

関連論文リスト

• RadAlign: Advancing Radiology Report Generation with Vision-Language Concept Alignment [10.67889367763112]
  RadAlignは、視覚言語モデルの予測精度と大きな言語モデルの推論能力を組み合わせた、新しいフレームワークである。 本フレームワークは, 幻覚の低減, 自動医用画像の進歩, 予測AIと生成AIの統合による報告分析を両立させながら, 強力な臨床解釈可能性を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T17:55:32Z)
• Consensus, dissensus and synergy between clinicians and specialist foundation models in radiology report generation [32.26270073540666]
  世界中の放射線技師の不足は専門家のケアへのアクセスを制限し、重労働を課している。 視覚言語モデルを用いた自動レポート生成の最近の進歩は、状況を改善するための明確な可能性を示唆している。 我々は、胸部X線写真のための最新のレポート生成システム、textitFlamingo-CXRを構築し、放射線学データに基づくよく知られた視覚言語基盤モデルを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T05:38:34Z)
• ChatRadio-Valuer: A Chat Large Language Model for Generalizable Radiology Report Generation Based on Multi-institution and Multi-system Data [115.0747462486285]
  ChatRadio-Valuerは、一般化可能な表現を学習する自動放射線学レポート生成のための調整されたモデルである。 本研究で利用した臨床データセットは,textbf332,673の顕著な総計を含む。 ChatRadio-Valuerは、最先端のモデル、特にChatGPT(GPT-3.5-Turbo)やGPT-4などより一貫して優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T17:23:17Z)
• Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology [71.27700230067168]
  本稿では,ラジオロジーに特化した大規模言語モデルであるRadiology-Llama2を紹介する。 MIMIC-CXRとOpenIデータセットのROUGEメトリクスを用いた定量的評価は、Radiology-Llama2が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:44:28Z)
• Act Like a Radiologist: Radiology Report Generation across Anatomical Regions [50.13206214694885]
  X-RGenは6つの解剖学的領域にわたる放射線学者によるレポート生成フレームワークである。 X-RGenでは、ヒトの放射線学者の行動を模倣し、これらを4つの主要な段階に分解する。 画像エンコーダの認識能力は,各領域にまたがる画像やレポートを分析して向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T07:12:35Z)
• Radiomics-Guided Global-Local Transformer for Weakly Supervised Pathology Localization in Chest X-Rays [65.88435151891369]
  Radiomics-Guided Transformer (RGT)は、テキストトグロバル画像情報と、テキストトグロバル情報とを融合する。 RGTは、画像トランスフォーマーブランチ、放射能トランスフォーマーブランチ、および画像と放射線情報を集約する融合層から構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T06:32:56Z)
• Exploring and Distilling Posterior and Prior Knowledge for Radiology Report Generation [55.00308939833555]
  PPKEDには、Posterior Knowledge Explorer (PoKE), Prior Knowledge Explorer (PrKE), Multi-domain Knowledge Distiller (MKD)の3つのモジュールが含まれている。 PoKEは後部知識を探求し、視覚データのバイアスを軽減するために明確な異常な視覚領域を提供する。 PrKEは、以前の医学知識グラフ(医学知識)と以前の放射線学レポート(作業経験)から以前の知識を探り、テキストデータのバイアスを軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-13T11:10:02Z)
• Doctor Imitator: Hand-Radiography-based Bone Age Assessment by Imitating Scoring Methods [16.48267479601728]
  我々は,Dr. Imitator (DI) と呼ばれる手指X線写真を用いた骨年齢評価のための新しいグラフベース深層学習フレームワークを提案する。 DDIは,手形画像における解剖学的関心領域(ROI)の局所的特徴を捉え,提案したグループ・コンボリューションによるROIスコアを予測する。 さらに、患者固有のROI特徴に対する注意度とROIスコアに対する文脈注意度を計算するための、新しいデュアルグラフベースのアテンションモジュールを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T13:45:39Z)

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。