LLMがAI画像分析を放射線レポートに翻訳

この論文は、AI主導の画像分析の結果を人間が読める放射線レポートに変換するという重要な課題に取り組んでいます。大規模言語モデル（LLM）の力を活用して、構造化されたAI出力（バウンディングボックス、クラスラベル）と自然言語ナラティブの間のギャップを埋めています。この研究の重要性は、放射線科医のワークフローを合理化し、医療画像診断ツールにおけるAIの使いやすさを向上させる可能性にあります。YOLOv5とYOLOv8の比較、およびレポートの品質評価は、このアプローチのパフォーマンスと限界に関する貴重な洞察を提供します。

• •LLMは、構造化されたAI出力から放射線レポートを生成できます。
• •このシステムは、人間のレポートとの強い意味的類似性を実現しています。
• •GPT-4は明瞭さに優れていますが、文章の流れの改善が必要です。
• •このアプローチは、放射線科医のワークフローを改善する可能性があります。