방사선학 보고서에서 미세 조정 된 대형 언어 모델 향상 오류 ID 향상

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Carmen Pope, Bpharm에 의해 의학적으로 검토되었습니다. 2025 년 5 월 27 일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

2025 년 5 월 27 일 화요일-방사선과 보고서에 미세 조정, 방사선과 보고서의 오류 탐지 강화, 방사선과에 대한 온라인 연구에 따르면, 방사선과 보고서의 오류 탐지 향상.

Cong Sun, 박사 학위, 뉴욕시의 Weill Cornell Medicine, LLMS의 LLMS를 개발하고 평가 한 결과로 평가 된 LLMS의 Weill Cornell Medicine 박사에 따르면 방사선과 보고서의 오류 탐지 향상. 후 향적 연구에서. 데이터 세트는 두 부분으로 구성되었습니다. 첫 번째는 828 개의 오류가없는 합성 보고서와 828 개의 오류가 포함 된 GPT-4 (OpenAI)에 의해 생성 된 1,656 개의 합성 흉부 방사선과 보고서를 포함했습니다. MIMIC 흉부 방사선 사진 (MIMIC-CXR) 데이터베이스에서 307 개의 오류가없는 307 개의 오류가없는 총 614 개의 보고서가 포함되었습니다. Zero-Shot 프롬프트, 소수의 샷 프롬프트 또는 미세 조정 전략을 사용하여 여러 모델이 개선되었으며 이러한 모델의 성능이 평가되었습니다.

연구원들은 미세 조정 된 LLAMA-3-70B- 강조 모델이 부정 오류, 왼쪽/오른쪽 오류, 간격 변경 오류, 전송 오류 및 전반적으로 부정 오류에 대해 0.769, 0.772, 0.750, 0.828 및 0.780의 F1 점수를 가진 0 샷 프롬프트를 사용하여 최상의 성능을 달성했다는 것을 발견했습니다. 2 명의 방사선 전문의는 실제 평가 단계에서 모델에 의해 무작위로 선택된 200 개의 보고서를 검토했습니다. 99는 두 방사선 학자에 의해 모델에 의해 검출 된 오류를 포함하는 것으로 확인되었고 163 명은 적어도 하나의 방사선 전문의에 의해 확인되었다.

"이번 연구 결과는 미세 조정이 LLM의 로컬 배치를 가능하게하는데, 특정 의료 작업에 대한 성능을 최적화하는 데 신속한 설계의 중요성을 입증하는 데 중요하다는 것을 보여준다."

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한 저자는 Weill Cornell Hospital과 함께 특허를 계획, 발행 또는 보류 중입니다.

Abstract/Full Text

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출처 : Healthday

게시됨 : 2025-05-28 06:00

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