Los modelos de lenguaje grande sintonizados mejoran la ID de error en los informes de radiología

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Médicamente revisado por Carmen Pope, Bpharm. Última actualización el 27 de mayo de 2025.

por Elana Gotkine Healthday Reporter

TUESDAY, May 27, 2025 -- Large language models (LLMs), fine-tuned on radiology reports, enhance error detection in radiology reports, according to a study published online May 20 in Radiology.

Cong Sun, Ph.D., from Weill Cornell Medicine in New York City, and colleagues developed and evaluated generative LLMs for detecting errors in radiology reports pertaining to health care proofreading in a retrospective study. Se construyó un conjunto de datos con dos partes: el primero incluyó 1,656 informes de radiología de tórax sintética generados por GPT-4 (OpenAI) con 828 informes sintéticos sin errores y 828 que contienen errores. Se incluyeron un total de 614 informes en la segunda parte: 307 sin errores de la base de datos de radiografía de cofre MIMIC (MIMIC-CXR) y 307 informes sintéticos con errores generados por GPT-4. Utilizando la solicitud de disparo cero, la solicitud de pocos disparos o las estrategias de ajuste fino, se refinaron varios modelos y se evaluó el rendimiento de estos modelos.

Los investigadores encontraron que el modelo de instrucciones LLAMA-3-70B-3-70B logró el mejor rendimiento utilizando la solicitud de disparo cero, con puntajes F1 de 0.769, 0.772, 0.750, 0.828 y 0.780 para errores de negación, errores izquierdo/derecho, errores de cambio de intervalos, errores de transcripción y en general, respectivamente. Dos radiólogos revisaron 200 informes seleccionados al azar por el modelo en una fase de evaluación del mundo real; 99 fueron confirmados por ambos radiólogos para contener errores detectados por los modelos y 163 fueron confirmados por al menos un radiólogo.

"Los resultados muestran que el ajuste fino es crucial para permitir la implementación local de LLM al tiempo que demuestra la importancia del diseño rápido en la optimización del rendimiento para tareas médicas específicas", escriben los autores.

Un autor tiene patentes planificadas, emitidas o pendientes con el Hospital Weill Cornell.

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DECLUNTO: Datos estadísticos en general. a individuos. Los factores individuales pueden variar mucho. Siempre busque asesoramiento médico personalizado para decisiones de atención médica individuales.

Fuente: Salud Day

Al corriente : 2025-05-28 06:00

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