論文の概要: Astra: a generalizable report generation foundation model for 3D computed tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31437v2
• Date: Mon, 01 Jun 2026 13:07:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 18:24:16.924697
• Title: Astra: a generalizable report generation foundation model for 3D computed tomography
• Title（参考訳）: Astra:3次元CTのための一般化可能なレポート生成基盤モデル
• Authors: Zhuhao Wang, Fang Chen, Chaohui Yu, Zihan Li, Yuchao Zheng, Jing Wang, Xuan Yang, Jia Guo, Zhenlu Yang, Xingju Zheng, Yihua Sun, Haojie Han, Xiaoxiao Qin, Zhan Feng, Wenbo Xiao, Chao Zhu, Yuehua Li, Shipeng Zhang, Hao Luo, Yunsong Peng, Fan Wang, Hongen Liao,
• Abstract要約: 90, 胸腹部CT-Report pairs (CTRgDB) を訓練し, 8臓器系に353,671の異常を認めた。 Astraは44.1%の詳細な診断基準で、最先端の完全性を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.400488843314946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CT interpretation requires radiologists to review hundreds of volumetric slices per examination, making reporting time-consuming and highly expertise-dependent. Automated CT report generation offers a promising route to improving clinical efficiency, yet the field still lacks a generalizable CT report generation foundation model that supports multi-region reporting and remains robust across external real-world cohorts. Intrinsic inconsistencies in reporting style and diagnostic terminology across cohorts make naive joint training prone to noisy textual supervision, thereby limiting model generalizability. Here we present Astra, a generalizable CT report generation foundation model trained on 90,678 thoracoabdominal CT-report pairs (CTRgDB) with 353,671 abnormalities spanning eight organ systems. By harmonizing report style and further refining diagnostic consistency via reinforcement learning, Astra achieves style-consistent and diagnostically accurate report generation across diverse anatomical regions and institutions. Evaluating on CTRgDB and six external cohorts, Astra achieves state-of-the-art performance with a 44.1% average improvement in fine-grained diagnostic metrics (P<0.001). In real-world clinical workflows, Astra assistance accelerates chest report drafting by 29.6% and improves abdominal report completeness by 11.3% (P<0.001). Furthermore, Astra also demonstrates broad utility as a foundation for CT AI development, improving downstream diagnostic performance and scaling vision-language pretrain through high-quality report synthesis. Overall, Astra serves as a broadly accessible clinical assistant and a pivotal infrastructure for the next generation of AI-powered healthcare.
• Abstract（参考訳）: CTの解釈では、放射線学者は検査ごとに数百のボリュームスライスをレビューし、レポートの時間と専門性に依存している。 自動CTレポート生成は、臨床効率を改善するための有望なルートを提供するが、多領域レポートをサポートしながら、外部の現実世界コホートに対して堅牢な、汎用的なCTレポート生成基盤モデルがいまだに欠けている。 コホートにまたがる報告スタイルや診断用語における本質的な矛盾は、ナイーブな共同訓練をノイズの多いテキスト管理にしやすくし、モデル一般化可能性を制限する。 胸腔鏡下CT-Report pairs (CTRgDB) を訓練し, 8臓器系に353,671の異常を認めた。 レポートスタイルの調和と、強化学習による診断整合性の向上により、Astraは多様な解剖学的領域や機関にわたって、スタイル一貫性と診断精度を両立させる。 CTRgDBと6つの外部コホートを評価したAstraは、詳細な診断基準(P<0.001)で44.1%の平均的な改善を達成している。 実際の臨床ワークフローでは、Astraは胸部レポートのドラフト作成を29.6%加速し、腹部レポートの完成度を11.3%向上させる(P<0.001)。 さらに、AstraはCT AI開発の基礎として幅広いユーティリティを示し、下流診断性能を改善し、高品質なレポート合成を通じて視覚言語を事前訓練する。 全体として、Astraは広くアクセス可能な臨床アシスタントとして機能し、次世代のAI駆動ヘルスケアにとって重要な基盤となっている。

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