Integrating ChatGPT into Secure Hospital Networks: A Case Study on Improving Radiology Report Analysis

要約

この研究は、ChatGPT に似たクラウドベースの AI を、患者データのプライバシーを優先して放射線科レポートを分析するための安全なモデルに病院内で初めて適用することを実証します。
対照学習による独自の文レベルの知識蒸留手法を採用することで、95% 以上の精度で異常を検出します。
また、このモデルは予測の不確実性を正確に示し、確実性の指標により医師の信頼性と解釈可能性を高めます。
これらの進歩は、医療向けの安全で効率的な AI ツールの開発における大幅な進歩を示しており、最小限の監視で病院内 AI アプリケーションに有望な未来がもたらされることを示唆しています。

要約(オリジナル)

This study demonstrates the first in-hospital adaptation of a cloud-based AI, similar to ChatGPT, into a secure model for analyzing radiology reports, prioritizing patient data privacy. By employing a unique sentence-level knowledge distillation method through contrastive learning, we achieve over 95% accuracy in detecting anomalies. The model also accurately flags uncertainties in its predictions, enhancing its reliability and interpretability for physicians with certainty indicators. These advancements represent significant progress in developing secure and efficient AI tools for healthcare, suggesting a promising future for in-hospital AI applications with minimal supervision.

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