核心概念
従来のレントゲンレポート生成における評価指標は、専門用語の多用により、患者の理解を妨げ、モデルの学習を歪ませる可能性がある。本稿では、専門用語を使わない、わかりやすい言葉で記述されたレポート生成の枠組みを提案し、より正確な評価と、より人間らしい解釈の実現を目指す。
要約
本稿では、レントゲン画像から生成されるレポートを、専門用語を使わずにわかりやすい言葉で記述することを目的とした、Layman’s RRGフレームワークを提案している。
従来のレントゲンレポート生成では、BLEUやROUGEといった単語の重複率に基づく評価指標が用いられてきた。しかし、これらの指標は、表現が異なっていても意味が同じ文章や、逆に表現が似ていても意味が異なる文章を適切に評価できないという問題点があった。例えば、「胸水なし」と「肺の周りに余分な液体はありません」は同じ意味だが、単語の重複率は低い。
また、専門用語を多用したレポートは、患者にとって理解が難しく、モデルにとっても学習の妨げになる可能性がある。モデルは、レポートの構造や専門用語のパターンに過剰適合してしまい、画像の内容を正確に理解することが難しくなるためである。
そこで、Layman’s RRGフレームワークでは、専門用語を使わずにわかりやすい言葉で記述されたレポートを生成する。このフレームワークは、以下の3つの要素から構成される。
- Layman's 用語データセット: 専門用語を含む文章とその文章をわかりやすい言葉で言い換えた文章のペアからなるデータセット。このデータセットを用いることで、モデルは専門用語とわかりやすい言葉の対応関係を学習することができる。
- 意味に基づく評価フレームワーク: 単語の重複率ではなく、文章の意味の類似性を評価する指標を用いることで、より正確な評価が可能になる。具体的には、LLMを用いて文章の埋め込み表現を計算し、そのコサイン類似度を計算することで、文章間の意味の類似性を評価する。
- Layman's 用語に基づく学習フレームワーク: Layman's 用語データセットを用いてモデルを学習することで、モデルは画像の内容をより正確に理解し、わかりやすい言葉でレポートを生成することができる。
実験の結果、Layman’s RRGフレームワークを用いることで、従来の評価指標よりも正確な評価が可能になり、モデルの学習効率も向上することが示された。また、生成されたレポートは、患者にとっても理解しやすいものとなっている。
Layman’s RRGフレームワークは、レントゲンレポート生成の分野に新たな可能性をもたらすものである。今後、このフレームワークを用いることで、より正確でわかりやすいレポートが生成され、患者の診断や治療に役立つことが期待される。
統計
専門用語とLayman's用語のデータセットは、5万件の文章ペアから構成される。
専門用語を含むレポートをLayman's用語で言い換えることで、BLEUスコアが向上した。
Layman's用語で学習したモデルは、専門用語で学習したモデルよりも、画像の内容を正確に理解することができた。
引用
"従来のレントゲンレポート生成における評価指標は、専門用語の多用により、患者の理解を妨げ、モデルの学習を歪ませる可能性がある。"
"Layman’s RRGフレームワークでは、専門用語を使わずにわかりやすい言葉で記述されたレポートを生成する。"
"実験の結果、Layman’s RRGフレームワークを用いることで、従来の評価指標よりも正確な評価が可能になり、モデルの学習効率も向上することが示された。"