微調整された大手言語モデルは、放射線学レポートでエラーIDを強化します

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カルメン・ポープ、Bpharmによる医学的にレビュー。 2025年5月27日に最終更新。

2025年5月27日火曜日 - 放射線科レポートで微調整された大規模な言語モデル（LLMS）は、放射線科レポートでエラー検出を強化します。遡及的研究。データセットは2つの部分で構築されました。最初の1,656個の合成胸部放射線レポートは、828個のエラーのない合成レポートと828個を含むエラーを含むGPT-4（OpenAI）によって生成されました。 2番目のパートには合計614のレポートが含まれています：Mimic Chest Raysograph（Mimic-CXR）データベースからの307エラーなし、およびGPT-4によって生成されたエラーを使用した307の合成レポート。ゼロショットプロンプト、数ショットのプロンプト、または微調整戦略を使用して、いくつかのモデルが改良され、これらのモデルのパフォーマンスが評価されました。

研究者は、微調整されたLlama-3-70B-Instructモデルが、0.769、0.772、0.750、0.828、および0.780でゼロショットプロンプトを使用して最高のパフォーマンスを達成したことを発見しました。 2人の放射線科医が、現実世界の評価段階でモデルごとにランダムに選択された200個のレポート出力をレビューしました。 99は、両方の放射線科医によってモデルによって検出されたエラーが含まれ、163人が少なくとも1人の放射線科医によって確認されたことが確認されました。

」

1人の著者には、Weill Cornell Hospitalで計画、発行、または保留中の特許があります。

editorial（サブスクリプションまたは支払いが必要になる場合があります）

投稿しました : 2025-05-28 06:00

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