論文の概要: Multi-RADS Synthetic Radiology Report Dataset and Head-to-Head Benchmarking of 41 Open-Weight and Proprietary Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03232v1
• Date: Tue, 06 Jan 2026 18:18:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-07 17:02:13.05574
• Title: Multi-RADS Synthetic Radiology Report Dataset and Head-to-Head Benchmarking of 41 Open-Weight and Proprietary Language Models
• Title（参考訳）: 41のオープンウェイトおよびプライマリ言語モデルのマルチRADS合成ラジオロジーレポートデータセットとヘッド・ツー・ヘッド・ベンチマーク
• Abstract要約: RXL-RADSetは10個のRADSに1,600の合成放射線学報告を含んでいる。 GPT-5.2は99.8%の妥当性と81.1%の精度(1,600の予測)を達成した。 20-32B の上位 SLM は 99% の正解率と 70% の正解率を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.715932073716864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Background: Reporting and Data Systems (RADS) standardize radiology risk communication but automated RADS assignment from narrative reports is challenging because of guideline complexity, output-format constraints, and limited benchmarking across RADS frameworks and model sizes. Purpose: To create RXL-RADSet, a radiologist-verified synthetic multi-RADS benchmark, and compare validity and accuracy of open-weight small language models (SLMs) with a proprietary model for RADS assignment. Materials and Methods: RXL-RADSet contains 1,600 synthetic radiology reports across 10 RADS (BI-RADS, CAD-RADS, GB-RADS, LI-RADS, Lung-RADS, NI-RADS, O-RADS, PI-RADS, TI-RADS, VI-RADS) and multiple modalities. Reports were generated by LLMs using scenario plans and simulated radiologist styles and underwent two-stage radiologist verification. We evaluated 41 quantized SLMs (12 families, 0.135-32B parameters) and GPT-5.2 under a fixed guided prompt. Primary endpoints were validity and accuracy; a secondary analysis compared guided versus zero-shot prompting. Results: Under guided prompting GPT-5.2 achieved 99.8% validity and 81.1% accuracy (1,600 predictions). Pooled SLMs (65,600 predictions) achieved 96.8% validity and 61.1% accuracy; top SLMs in the 20-32B range reached ~99% validity and mid-to-high 70% accuracy. Performance scaled with model size (inflection between <1B and >=10B) and declined with RADS complexity primarily due to classification difficulty rather than invalid outputs. Guided prompting improved validity (99.2% vs 96.7%) and accuracy (78.5% vs 69.6%) compared with zero-shot. Conclusion: RXL-RADSet provides a radiologist-verified multi-RADS benchmark; large SLMs (20-32B) can approach proprietary-model performance under guided prompting, but gaps remain for higher-complexity schemes.
• Abstract（参考訳）: 背景: RADS(Reporting and Data Systems)は、放射線学のリスクコミュニケーションを標準化するが、物語レポートからのRADSの自動割り当ては、ガイドラインの複雑さ、出力形式制約、RADSフレームワークとモデルサイズによる限られたベンチマークのために困難である。 目的:RXL-RADSetは放射線学者が検証したマルチRADSベンチマークであり,オープンウェイトな小言語モデル(SLM)の妥当性と精度をRADS代入のプロプライエタリなモデルと比較する。 Materials and Methods: RXL-RADSetは10 RADS(BI-RADS, CAD-RADS, GB-RADS, LI-RADS, Lung-RADS, NI-RADS, O-RADS, PI-RADS, TI-RADS, VI-RADS)にまたがる1,600の合成放射線学レポートと複数のモダリティを含んでいる。 シナリオプランとシミュレートされたラジオロジストスタイルを用いて,LSMによって報告が生成され,2段階のラジオロジストによる検証が行われた。 41の量子化SLM (12ファミリー,0.135-32Bパラメータ) と GPT-5.2 を固定誘導プロンプトで評価した。 一次終端は妥当性と精度であり、二次解析ではガイドとゼロショットのプロンプトを比較した。 結果: GPT-5.2の誘導により、99.8%の妥当性と81.1%の精度(1,600の予測)を達成した。 ポーリングされたSLM(65,600)は96.8%の精度と61.1%の精度を達成し、20-32Bの上位のSLMは99%の精度で高い70%の精度を達成した。 性能はモデルサイズ(<1Bと>=10Bのインフレクション)でスケールし、RADSの複雑性により低下した。 改良された妥当性(99.2%対96.7%)と精度(78.5%対69.6%)をゼロショットと比較した。 結論: RXL-RADSet は放射線学者が検証したマルチRADS ベンチマークを提供する; 大きな SLM (20-32B) はガイド付きプロンプトの下でプロプライエタリなモデル性能にアプローチできるが、より複雑なスキームのギャップは残る。

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