![Harvard Researchers Unveil ReXrank: An Open-Source Leaderboard for AI-Powered Radiology Report Generation from Chest X-ray Images]( https://i.aidevmd.com/wp-content/uploads/2024/07/GTHNe8MWcAAjJQ1.jpeg)
“`html
Harvard Researchers Unveil ReXrank: An Open-Source Leaderboard for AI-Powered Radiology Report Generation from Chest X-ray Images
Недавно исследователи Гарварда представили ReXrank – открытый рейтинговый лидерборд для генерации радиологических отчетов с использованием искусственного интеллекта. Это значительное событие призвано революционизировать область медицинского ИИ, особенно в интерпретации рентгеновских снимков грудной клетки. Внедрение ReXrank нацелено на установление новых стандартов путем предоставления всесторонней и объективной системы оценки передовых моделей. Эта инициатива способствует здоровой конкуренции и сотрудничеству среди исследователей, врачей и энтузиастов ИИ, ускоряя прогресс в этой важной области.
Практические решения и ценность
ReXrank использует разнообразные наборы данных, такие как MIMIC-CXR, IU-Xray и CheXpert Plus, для предоставления надежной системы бенчмаркинга, которая развивается вместе с клиническими потребностями и технологическими достижениями. Лидерборд демонстрирует модели с лучшей производительностью, которые стимулируют инновации и могут преобразить уход за пациентами и оптимизировать медицинские процессы. Поощряя разработку и представление моделей, ReXrank нацелен на преодоление границ в медицинском изображении и генерации отчетов.
Лидерборд структурирован таким образом, чтобы предоставить четкие и прозрачные критерии оценки. Исследователи могут получить доступ к скрипту оценки и образцу файла предсказаний для проведения своих оценок. Скрипт оценки на репозитории GitHub ReXrank позволяет исследователям тестировать свои модели на предоставленных наборах данных и представлять свои результаты для официальной оценки. Этот процесс гарантирует, что все представленные работы оцениваются последовательно и справедливо.
Одним из ключевых наборов данных, используемых в ReXrank, является набор данных MIMIC-CXR, содержащий более 377 000 изображений, соответствующих более чем 227 000 радиографическим исследованиям, проведенным в медицинском центре Бет Израэль в Бостоне, Массачусетс. Этот набор данных обеспечивает значительную основу для обучения и оценки моделей. Лидерборд для MIMIC-CXR ранжирует модели на основе различных метрик, включая FineRadScore, RadCliQ, BLEU, BertScore, SembScore и RadGraph. Выдающиеся модели, такие как MedVersa, CheXpertPlus-mimic и RaDialog, выделяются, демонстрируя свою превосходную производительность в генерации точных и клинически значимых радиологических отчетов.
Набор данных IU X-ray, еще один краеугольный камень ReXrank, включает 7 470 пар радиологических отчетов и рентгеновских снимков грудной клетки из Индианского университета. Лидерборд для этого набора данных следует разделению, предоставленному R2Gen, и ранжирует модели на основе их производительности по нескольким метрикам. Ведущие модели в этой категории включают MedVersa, RGRG и RadFM, которые продемонстрировали исключительные возможности в генерации отчетов.
Набор данных CheXpert Plus, содержащий 223 228 уникальных пар радиологических отчетов и рентгеновских снимков грудной клетки от более чем 64 000 пациентов, также используется в ReXrank. Лидерборд для CheXpert Plus ранжирует модели на основе их производительности на валидационном наборе. Модели, такие как MedVersa, RaDialog и CheXpertPlus-mimic, были отмечены за выдающиеся результаты в генерации высококачественных радиологических отчетов.
Для участия в ReXrank исследователям рекомендуется разрабатывать свои модели, запускать скрипт оценки и представлять свои предсказания для официальной оценки. Учебное пособие на репозитории GitHub ReXrank упрощает процесс представления, гарантируя, что исследователи могут эффективно осуществлять его и получать свои оценки.
В заключение, представление Гарварда предоставляет прозрачную, объективную и всеохватывающую систему оценки; ReXrank призван стимулировать инновации и сотрудничество в этой области. Исследователи, врачи и энтузиасты ИИ приглашаются присоединиться к этой инициативе, разрабатывать свои модели и вносить вклад в развитие медицинского изображения и генерации отчетов.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Harvard Researchers Unveil ReXrank: An Open-Source Leaderboard for AI-Powered Radiology Report Generation from Chest X-ray Images.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
“`