Automatische Erstellung strukturierter radiologischer Berichte aus Freitextnotizen mithilfe generativer Transformatoren

Core Concepts

Generative Transformer-Modelle können effektiv eingesetzt werden, um Informationen aus freien radiologischen Textberichten in ein strukturiertes Format zu überführen.

Abstract

Die Studie untersucht den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) und Transformer-basierten Modellen, um freie radiologische Textberichte automatisch in ein strukturiertes Format zu überführen. Dafür wird ein Datensatz von 174 radiologischen CT-Berichten zu Lymphomerkrankungen verwendet.
Es werden zwei Strategien (Batch-Truncation und Ex-Post-Kombination) implementiert, um mit den Kontextlängenbeschränkungen der Modelle umzugehen. Die Leistung wird anhand von Genauigkeit, F1-Wert und Formatgenauigkeit bewertet und mit dem großen Sprachmodell GPT-3.5 verglichen. Zusätzlich wird ein 5-Punkte-Likert-Fragebogen verwendet, um Feedback von Medizinexperten zur Ähnlichkeit zwischen den generierten Antworten und den manuellen Annotationen einzuholen.
Die Ergebnisse zeigen, dass das kleinere, feinabgestimmte IT5-Modell (220 Millionen Parameter) mit der Ex-Post-Kombination-Strategie ähnliche Leistung wie GPT-3.5 (175 Milliarden Parameter) erzielt, insbesondere bei der Erkennung, wann eine "nicht zutreffend"-Antwort die korrekteste Lösung ist. Die Bewertung durch Medizinexperten bestätigt die Überlegenheit großer Sprachmodelle bei der Generierung plausibler, menschenähnlicher Aussagen.

Stats

Die Länge der radiologischen Berichte variiert von minimal 152 Wörtern (408 Token) bis maximal 1150 Wörtern (2729 Token).
Der Datensatz enthält 1020 Instanzen (340 für faktische, 170 für Freitext- und 510 für Mehrfachauswahl-Merkmale).

Quotes

"Generative Transformer-Modelle können effektiv eingesetzt werden, um Informationen aus freien radiologischen Textberichten in ein strukturiertes Format zu überführen."
"Das kleinere, feinabgestimmte IT5-Modell (220 Millionen Parameter) erzielt mit der Ex-Post-Kombination-Strategie ähnliche Leistung wie GPT-3.5 (175 Milliarden Parameter), insbesondere bei der Erkennung, wann eine 'nicht zutreffend'-Antwort die korrekteste Lösung ist."

Key Insights Distilled From

Reshaping Free-Text Radiology Notes Into Structured Reports With Generative Transformers

by Laura Bergom... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18938.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Leistung des Systems durch den Einsatz größerer und komplexerer Transformer-Modelle weiter verbessert werden?

Die Leistung des Systems könnte durch den Einsatz größerer und komplexerer Transformer-Modelle weiter verbessert werden, indem Modelle mit einer höheren Anzahl von Parametern verwendet werden. Größere Modelle wie GPT-3.5 haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, realistischere und menschenähnlichere Texte zu generieren. Durch die Verwendung solcher Modelle könnte die Qualität der generierten Antworten verbessert werden, insbesondere in Bezug auf die Plausibilität und Natürlichkeit der Ausgaben. Darüber hinaus könnten größere Modelle dazu beitragen, eine breitere Vielfalt an Daten und Informationen zu verarbeiten, was zu einer besseren Generalisierung und Anpassungsfähigkeit des Systems führen könnte.

Welche Auswirkungen hätte die Verwendung des Systems in der klinischen Praxis auf die Arbeitsabläufe und die Qualität der Berichterstattung?

Die Verwendung des Systems in der klinischen Praxis hätte potenziell signifikante Auswirkungen auf die Arbeitsabläufe und die Qualität der Berichterstattung. Durch die Automatisierung des Prozesses der Umwandlung von freien Texten in strukturierte Berichte könnten Arbeitsabläufe optimiert und beschleunigt werden. Radiologen könnten Zeit sparen, die sie normalerweise mit der manuellen Eingabe von Daten verbringen würden, und sich stattdessen auf die klinische Interpretation und Behandlung konzentrieren. Die Qualität der Berichterstattung könnte verbessert werden, da strukturierte Berichte eine standardisierte und umfassende Darstellung der Befunde ermöglichen, was zu präziseren Diagnosen und Behandlungsentscheidungen führen könnte. Darüber hinaus könnten strukturierte Berichte die Kommunikation zwischen den Mitgliedern des Gesundheitsteams verbessern und die Datenextraktion und -analyse für Forschungszwecke erleichtern.

Inwiefern könnte die Technologie auch auf andere Bereiche der medizinischen Bildgebung und Dokumentation angewendet werden?

Die Technologie könnte auch auf andere Bereiche der medizinischen Bildgebung und Dokumentation angewendet werden, um ähnliche Vorteile wie in der Radiologie zu erzielen. In der Pathologie könnte sie beispielsweise zur automatisierten Analyse von Pathologieberichten verwendet werden, um wichtige Informationen über Gewebeproben zu extrahieren und strukturierte Berichte zu generieren. In der Kardiologie könnte die Technologie dazu beitragen, Echokardiogramme und andere bildgebende Verfahren zu analysieren und Berichte zu erstellen. Darüber hinaus könnte sie in der Notaufnahme eingesetzt werden, um radiologische Untersuchungen und Berichte schnell zu verarbeiten und die Diagnose und Behandlung von Notfallpatienten zu unterstützen. Insgesamt könnte die Anwendung dieser Technologie in verschiedenen Bereichen der medizinischen Bildgebung und Dokumentation zu einer verbesserten Effizienz, Genauigkeit und Qualität der Berichterstattung führen.