Модели с тонкими настройками больших языков улучшают идентификатор ошибки в радиологических отчетах

Следите за Drugslib на

Медицинский рецензии Carmen Pope, Bpharm. Последнее обновлено 27 мая 2025 года.

Во вторник, 27 мая 2025 года-Модели на больших языках (LLMS), тонко настраиваемые по радиологическим отчетам, усиление обнаружения ошибок в радиологических отчетах, согласно исследованию, опубликованному в Интернете 20 мая. Набор данных был построен с двумя частями: первые включали 1 656 отчетов о синтетической радиологии грудной клетки, сгенерированные GPT-4 (OpenAI) с 828 без ошибок синтетических отчетов и 828, содержащими ошибки. В общей сложности 614 сообщений было включено во вторую часть: 307 без ошибок из базы данных рентгенограммы Mimic Sengle (MIMIC-CXR) и 307 синтетических отчетов с ошибками, генерируемыми GPT-4. Используя нулевые подсказки, несколько выстрелов или стратегии тонкой настройки, было усовершенствовано несколько моделей, и была оценена производительность этих моделей.

Исследователи обнаружили, что тонкая настройка модель Llama-3-70B-инструкции достигла наилучшей производительности с использованием нулевого выстрела, причем показатели F1 0,769, 0,772, 0,750, 0,828 и 0,780 для ошибок отрицания, ошибок левого/правого, ошибок изменения интервалов, ошибок транскрипции и в целом, соответственно. Два радиолога рассмотрели 200 случайно выбранных отчетов, выведенных моделью на реальной фазе оценки; 99 были подтверждены обоими рентгенологами с содержанием ошибок, обнаруженных моделями, и 163 были подтверждены по крайней мере одним рентгенологом.

Один автор имеет запланированные, выпущенные, или ожидающие патенты в больнице Weill Cornell.

редакционные (подписка или оплата могут потребоваться) людям. Индивидуальные факторы могут сильно различаться. Всегда ищите персонализированные медицинские консультации для индивидуальных решений в области здравоохранения.

Источник: HealthDay

Опубликовано : 2025-05-28 06:00

Читать далее

Отказ от ответственности

Мы приложили все усилия, чтобы гарантировать, что информация, предоставляемая Drugslib.com, является точной и соответствует -дата и полная информация, но никаких гарантий на этот счет не предоставляется. Содержащаяся здесь информация о препарате может меняться с течением времени. Информация Drugslib.com была собрана для использования медицинскими работниками и потребителями в Соединенных Штатах, и поэтому Drugslib.com не гарантирует, что использование за пределами Соединенных Штатов является целесообразным, если специально не указано иное. Информация о лекарствах на сайте Drugslib.com не рекламирует лекарства, не диагностирует пациентов и не рекомендует терапию. Информация о лекарствах на сайте Drugslib.com — это информационный ресурс, предназначенный для помощи лицензированным практикующим врачам в уходе за своими пациентами и/или для обслуживания потребителей, рассматривающих эту услугу как дополнение, а не замену опыта, навыков, знаний и суждений в области здравоохранения. практики.

Отсутствие предупреждения для данного препарата или комбинации препаратов никоим образом не должно быть истолковано как указание на то, что препарат или комбинация препаратов безопасны, эффективны или подходят для конкретного пациента. Drugslib.com не несет никакой ответственности за какой-либо аспект здравоохранения, администрируемый с помощью информации, предоставляемой Drugslib.com. Информация, содержащаяся в настоящем документе, не предназначена для охвата всех возможных вариантов использования, направлений, мер предосторожности, предупреждений, взаимодействия лекарств, аллергических реакций или побочных эффектов. Если у вас есть вопросы о лекарствах, которые вы принимаете, проконсультируйтесь со своим врачом, медсестрой или фармацевтом.

Популярные ключевые слова