要約
医療用画像は、様々な医療の病気や状態を診断するために不可欠なツールです。しかし、医用画像の解析は、専門知識と経験を必要とする複雑で時間のかかる作業である。本稿では、医療従事者や患者が健康状態の診断、治療、管理に関する意思決定を行う際に役立つ意思決定支援システムを設計することを目的とする。提案するアーキテクチャは3つの段階を含んでいる：1）データ収集とラベリング、2）モデルトレーニング、3）診断レポート生成。重要なアイデアは、医療画像データセットで深層学習モデルを訓練し、画像スキャンの種類、体の部位、テスト画像、結果という4種類の情報を抽出することです。この情報をChatGPTに入力することで、自動診断が生成されます。提案システムは、意思決定の強化、コスト削減、医療従事者の能力向上を実現する可能性がある。提案システムの有効性は、大規模な医療画像データセットで大規模な実験を行うことで分析される。実験結果は、医用画像による自動診断に有望な性能を示した。
要約(オリジナル)
Medical imaging is an essential tool for diagnosing various healthcare diseases and conditions. However, analyzing medical images is a complex and time-consuming task that requires expertise and experience. This article aims to design a decision support system to assist healthcare providers and patients in making decisions about diagnosing, treating, and managing health conditions. The proposed architecture contains three stages: 1) data collection and labeling, 2) model training, and 3) diagnosis report generation. The key idea is to train a deep learning model on a medical image dataset to extract four types of information: the type of image scan, the body part, the test image, and the results. This information is then fed into ChatGPT to generate automatic diagnostics. The proposed system has the potential to enhance decision-making, reduce costs, and improve the capabilities of healthcare providers. The efficacy of the proposed system is analyzed by conducting extensive experiments on a large medical image dataset. The experimental outcomes exhibited promising performance for automatic diagnosis through medical images.
arxiv情報
| 著者 | Ayyub Alzahem,Shahid Latif,Wadii Boulila,Anis Koubaa |
| 発行日 | 2023-05-12 12:52:14+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |