Автоматизация генерации радиологических отчетов
Автоматизация создания радиологических отчетов стала важной областью в обработке естественного языка в биомедицине. Это связано с огромным объемом медицинских изображений и необходимостью точной диагностики в современном здравоохранении. Прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) делает анализ изображений и обработку языка ключевыми для повышения эффективности и точности радиологических процессов.
Проблемы в области радиологии
Основная проблема заключается в создании полных и точных отчетов, которые соответствуют сложностям медицинских изображений. Радиологические отчеты требуют точных описаний находок и их клинических последствий. Обеспечение постоянного качества отчетов, учитывая тонкие нюансы медицинских изображений, является сложной задачей. Ограниченное количество радиологов и растущий спрос на интерпретацию изображений усугубляют ситуацию, подчеркивая необходимость эффективных решений для автоматизации.
Традиционные подходы и их недостатки
Традиционные методы автоматизации основаны на свёрточных нейронных сетях (CNN) для извлечения признаков из изображений. Эти методы часто комбинируются с трансформерами или рекуррентными нейронными сетями (RNN) для генерации текстовых выводов. Однако такие подходы часто не обеспечивают точности и клинической значимости. Интеграция данных изображений и текста остается технической проблемой, что открывает возможности для улучшения.
Решение от AIRI и Skoltech
Исследователи из AIRI и Skoltech разработали продвинутую систему для решения этих проблем. Это кодировщик изображений DINOv2, специально обученный для медицинских данных, в сочетании с открытой биомедицинской языковой моделью OpenBio-LLM-8B. Система использует наборы данных PadChest, BIMCV-COVID19, CheXpert, OpenI и MIMIC-CXR для обучения и тестирования модели в различных клинических условиях.
Преимущества новой системы
Предложенная система интегрирует современные методы кодирования изображений и генерации языка. Кодировщик DINOv2 работает с рентгеновскими изображениями грудной клетки, извлекая тонкие признаки. Эти признаки обрабатываются текстовым декодером OpenBio-LLM-8B, оптимизированным для биомедицинской области. Обучение проводилось на мощных вычислительных ресурсах с использованием методов тонкой настройки Low-Rank Adaptation (LoRA).
Результаты и достижения
Система показала впечатляющие результаты по всем выбранным метрикам. На скрытых тестовых наборах модель достигла BLEU-4 балла 11.68 для находок и 12.33 для впечатлений, что отражает ее точность в генерации текстового контента. Также система достигла F1-CheXbert балла 57.49 для находок и 56.97 для впечатлений, что указывает на способность точно фиксировать важные медицинские наблюдения.
Заключение
Это исследование является важным шагом в области обработки естественного языка в биомедицине. Команда AIRI и Skoltech продемонстрировала, как ИИ может изменить радиологические процессы. Их находки подчеркивают необходимость сочетания специализированных моделей с надежными наборами данных для успешной автоматизации диагностической отчетности.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
