Сьогодні медичні зображення, такі як рентгенівські знімки та ультразвукові дослідження, є основою для діагностики різних захворювань. Інтерпретація цих зображень, яку здійснюють радіологи або патологи, потребує часу та досвіду. Однак, за оцінками, складання звітів, пов’язаних з кожним дослідженням, може займати від п’яти до десяти хвилин, що становить значну частину їх робочого дня.
Моделі медичного зору та мови (VLM) поєднують комп’ютерне бачення та обробку природної мови для аналізу медичних візуальних та текстових даних.
Модель, запропонована в дослідженні, названа GIT-CXR, є передовою архітектурою, розробленою спеціально для автоматичного створення рентгенівських звітів на основі рентгенівських знімків.
Переваги моделі GIT-CXR
1. Підвищення точності звітів: GIT-CXR продемонструвала передові результати в метриках генерації природної мови (NLG) та клінічної точності, перевершуючи інші існуючі моделі в створенні рентгенівських звітів.
2. Зниження діагностичних помилок: Завдяки створенню більш точних та повних звітів, модель допомагає зменшити ймовірність діагностичних помилок, що є важливим у медичному контексті.
3. Ефективність робочого процесу: Автоматизація створення звітів дозволяє радіологам приділяти більше часу інтерпретації складних випадків та пацієнтській допомозі, підвищуючи загальну ефективність процесу.
4. Адаптивність та масштабованість: GIT-CXR адаптується до різних наборів даних і може бути масштабована для включення більше різних типів зображень або звітів, що робить її універсальною для використання в різних медичних застосуваннях.
Практичний приклад:
- Тип дослідження:
Описується тип і дата дослідження, наприклад, рентгенівський знімок грудної клітки, проведений 10 січня 2023 року. - Мотив дослідження:
Включає причину проведення дослідження, наприклад, пацієнт 64 років з історією раку легенів і постійним кашлем. - Порівняння з попередніми:
Якщо є попередні релевантні дослідження, вони порівнюються з новими. Приклад: порівняння з рентгенівським знімком від 4 січня 2020 року. - Техніка:
Описує, як проводилось дослідження, без надмірних технічних деталей. Приклад: “Прямий та боковий знімок грудної клітки”. - Знахідки:
Тут радіолог перераховує те, що було знайдено на рентгенівському знімку. Приклад: “Легені без пневмотораксу та еффузії”, “Нормальна форма серця”. - Спостереження та рекомендації:
Радіолог підсумовує основні знахідки і дає рекомендації, якщо це необхідно. Приклад: “Новий невизначений вузол в лівій легені, рекомендується комп’ютерна томографія грудної клітки”.
Вплив на повсякденне життя
-
Ефективність: Автоматизація створення звітів може значно зменшити навантаження на радіологів, дозволяючи їм зосередитись на більш складних випадках і надання пацієнтської допомоги.
-
Послідовність: Правильно навчена модель може надавати послідовні та точні звіти, що є критичним для медичної діагностики.
3.
Доступність: Впровадження такого типу технології може покращити доступ до швидких діагнозів, особливо в клініках з обмеженими ресурсами або в сільських районах.
https://arxiv.org/html/2403.02469v1 [Моделі зору та мови для генерації медичних звітів і візуальної відповіді на питання: огляд]
https://unciencia.unc.edu.ar/innovacion/con-inteligencia-artificial-logran-generar-automaticamente-informes-medicos-a-partir-de-radiografias/ [Штучний інтелект дозволяє автоматично генерувати медичні звіти на основі рентгенівських знімків]
https://www.radiologyinfo.org/es/info/chestrad [Практичний випадок]
https://arxiv.org/abs/2501.02598 [модель GIT-CXR]
Перекладено з: IA en la Generación de Informes Médicos: Optimización de la Radiología de Tórax