要約
コンピュータ支援診断 (CAD) と大規模言語モデル (LLM) の統合は、臨床応用、特に仮想家庭医やクリニック助手の役割において大きな可能性を秘めています。
しかし、この分野の現在の研究には制限、具体的には適用可能な画像ドメインの範囲が限られていることと、信頼性の低い医学的アドバイスの提供という制限があります。
これにより、全体的な処理能力が制限されます。
さらに、LLM と放射線科医の間の書き方の不一致により、LLM の実際的な有用性が損なわれます。
これらの課題に取り組むために、汎用性と信頼性を備えた ChatCAD+ を導入します。
さまざまな領域の医療画像を処理し、信頼できる医療 Web サイトからの最新情報を活用して、信頼できる医療アドバイスを提供することができます。
さらに、サンプル レポートを通じてレポート生成パフォーマンスを向上させるテンプレート取得システムが組み込まれています。
このアプローチにより、人間の専門家の専門知識との一貫性がさらに高まります。
ソース コードは https://github.com/zhaozh10/ChatCAD で入手できます。
要約(オリジナル)
The integration of Computer-Assisted Diagnosis (CAD) with Large Language Models (LLMs) holds great potential in clinical applications, specifically in the roles of virtual family doctors and clinic assistants. However, current works in this field are plagued by limitations, specifically a restricted scope of applicable image domains and the provision of unreliable medical advice. This restricts their overall processing capabilities. Furthermore, the mismatch in writing style between LLMs and radiologists undermines their practical usefulness. To tackle these challenges, we introduce ChatCAD+, which is designed to be universal and reliable. It is capable of handling medical images from diverse domains and leveraging up-to-date information from reputable medical websites to provide reliable medical advice. Additionally, it incorporates a template retrieval system that improves report generation performance via exemplar reports. This approach ensures greater consistency with the expertise of human professionals. The source code is available at https://github.com/zhaozh10/ChatCAD.
arxiv情報
著者 | Zihao Zhao,Sheng Wang,Jinchen Gu,Yitao Zhu,Lanzhuju Mei,Zixu Zhuang,Zhiming Cui,Qian Wang,Dinggang Shen |
発行日 | 2023-07-07 16:16:12+00:00 |
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