I modelli di linguaggio di grandi dimensioni perfezionati migliorano l'ID di errore nei rapporti di radiologia

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rivisto medico da Carmen Pope, bpharm. Ultimo aggiornamento il 27 maggio 2025.

da 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 studio. È stato costruito un set di dati con due parti: i primi 1.656 report di radiologia del torace sintetico generati da GPT-4 (OpenAI) con 828 report sintetici privi di errori e 828 contenenti errori. Un totale di 614 rapporti sono stati inclusi nella seconda parte: 307 senza errori dal database della radiografia del torace MIMIC (MIMIC-CXR) e 307 report sintetici con errori generati da GPT-4. Utilizzando strategie sprigionate a scatto zero, spinti a pochi colpi o perfezionamenti, diversi modelli sono stati perfezionati e sono state valutate le prestazioni di questi modelli.

I ricercatori hanno scoperto che il modello LLAMA-3-70B-instruct messo a punto ha ottenuto le migliori prestazioni usando un suggerimento a scatto zero, con punteggi F1 di 0,769, 0,772, 0,750, 0,828 e 0,780 per errori di negazione, errori a sinistra/destra, errori di cambio di intervallo, errori di trascrizione e complessivi, rispettivamente. Due radiologi hanno esaminato 200 report selezionati casualmente emettiti dal modello in una fase di valutazione del mondo reale; 99 sono stati confermati da entrambi i radiologi per contenere errori rilevati dai modelli e 163 sono stati confermati da almeno un radiologo.

"I risultati mostrano che la messa a punto è cruciale per consentire lo spiegamento locale di LLM, dimostrando anche l'importanza della pronta progettazione nell'ottimizzazione delle prestazioni per le attività mediche specifiche", scrivono gli autori.

Un autore ha brevetti previsti, emessi o in sospeso con Weill Cornell Hospital.

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Fonte: Healthday

Pubblicato : 2025-05-28 06:00

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