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2023.08.10

生成AIに読影レポートを読ませ、追加検査の推奨を把握する

  1. AI（人工知能）
  2. Deep Learning（深層学習）
  3. 読影

背景

放射線学的検査の読影レポートでは追加の検査を推奨される場合があり、フォローアップが遅れると患者のリスクにつながるが、調査によれば推奨がフォローされないケースも多くあるという。
アメリカBrigham and Women’s HospitalのAbbasiらは、Bidirectional encoder representations from transformers（BERT, Google検索などでも使用されている生成AI系ディープラーニング自然言語処理モデル）を用いて追加画像検査の推奨（RAI）が含まれるレポートを識別する人工知能を開発・検証した。2015～2021年に作成された読影レポート6,300例を、4：1でトレーニングセット・テストセットに分け、トレーニングセットを用いてBERTベースモデルを開発、その後テストセットを用いてBERTモデルと従来型機械学習（TML）モデルの性能を評価、さらに別病院の外部検証セット1,260例でも評価を行った。

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