用深度学习对放射学报告中的诊断确定性进行分类
Kento Sugimoto1, Shoya Wada1,2, Shozo Konishi1
1Department of Medical Informatics, Osaka University Graduate School of Medicine, Osaka, Japan.
Studies in health technology and informatics
|January 25, 2024
概括
这项研究引入了五类顺序尺度,用于测量放射学报告中的诊断确定性. 一个深度学习模型实现了97.61%的准确性,证明了规模.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 医学中的自然语言处理.
背景情况:
- 放射学报告传达了关键的发现,但经常使用模两可的语言.
- 报告中的模糊性阻碍了转诊医生准确的临床解释.
- 需要一种系统的方法来量化放射学发现的诊断确定性.
研究的目的:
- 开发和验证一个顺序尺度,用于评估放射学报告中的诊断确定性.
- 评估深度学习模型对诊断确定性分类的适用性.
- 提高放射性通信的清晰度和可解释性.
主要方法:
- 定义了一个五类的顺序尺度:确定的,可能的,可能代表的,不太可能的和否定的.
- 开发并应用了一个深度学习分类模型.
- 通过540份内部胸部计算机断层扫描报告来训练和评估模型.
主要成果:
- 深度学习模型实现了97.61%的高微F1得分.
- 结果表明该模型在分类诊断确定性方面的有效性.
- 顺序尺度被证明适用于测量报告中的诊断确定性.
结论:
- 拟议的顺序尺度和深度学习模型有效量化了放射学报告中的诊断确定性.
- 这种方法可以提高放射学发现中传递的临床信息的精度.
- 未来的应用可能会通过更清晰的报告来提高诊断准确性和患者护理.


