論文の概要: CR3G: Causal Reasoning for Patient-Centric Explanations in Radiology Report Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11830v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 06:03:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-21 14:22:08.702079
• Title: CR3G: Causal Reasoning for Patient-Centric Explanations in Radiology Report Generation
• Title（参考訳）: CR3G : 放射線診断における患者中心説明のための因果推論
• Authors: Satyam Kumar,
• Abstract要約: 因果推論(英: Causal inference)は、X線における特定の発見が特定の診断に関連する理由を明らかにするためのパターンを識別する以上の強力なアプローチである。 胸部X線分析に応用した放射線学報告生成(CR3G)における患者中心説明のための即時的因果推論法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.745019053283596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic chest X-ray report generation is an important area of research aimed at improving diagnostic accuracy and helping doctors make faster decisions. Current AI models are good at finding correlations (or patterns) in medical images. Still, they often struggle to understand the deeper cause-and-effect relationships between those patterns and a patient condition. Causal inference is a powerful approach that goes beyond identifying patterns to uncover why certain findings in an X-ray relate to a specific diagnosis. In this paper, we will explore the prompt-driven framework Causal Reasoning for Patient-Centric Explanations in radiology Report Generation (CR3G) that is applied to chest X-ray analysis to improve understanding of AI-generated reports by focusing on cause-and-effect relationships, reasoning and generate patient-centric explanation. The aim to enhance the quality of AI-driven diagnostics, making them more useful and trustworthy in clinical practice. CR3G has shown better causal relationship capability and explanation capability for 2 out of 5 abnormalities.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線自動レポート生成は、診断精度の向上と医師の迅速な意思決定を支援することを目的とした研究の重要領域である。 現在のAIモデルは、医療画像の相関(またはパターン)を見つけるのに長けている。 それでも、これらのパターンと患者の状態の間の深い因果関係を理解するのに苦労することが多い。 因果推論(英: Causal inference)は、X線における特定の発見が特定の診断に関連する理由を明らかにするためのパターンを識別する以上の強力なアプローチである。 本稿では, 胸部X線分析に応用した放射線学における患者中心解説の因果推論(CR3G)について, 原因・効果関係に着目し, 原因・効果関係に着目し, 患者中心の説明を生成することにより, AI生成報告の理解を深める手法について検討する。 目的は、AI駆動診断の品質を高め、臨床実践においてより有用で信頼性の高いものにすることである。 CR3Gは5例中2例においてより良好な因果関係能力と説明能力を示した。

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