在放射学报告中使用大型语言模型:一个范围审查
Ryan C Lee1, Roham Hadidchi2, Michael C Coard2
1Department of Radiology, Montefiore Medical Center and Albert Einstein College of Medicine, Bronx, New York; Renaissance School of Medicine, Stony Brook University, Stony Brook, New York.
大型语言模型 (LLM) 在放射学中显示出对报告简化和翻译等任务的希望. 然而,他们的表现在分类上有所不同,管理LLM的变化对于可靠的临床整合至关重要.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 放射学 信息学 信息学
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 是放射学领域具有重大潜力的新兴工具.
- 应用包括提高临床工作流程,诊断准确性和患者沟通.
研究的目的:
- 进行对LLM在放射学中的当前和新兴用途的范围审查.
- 评估LLM在放射学应用中的能力,局限性和方法考虑.
主要方法:
- 在PubMed和Embase上进行了全面的文献搜索.
- 审查中包括了69篇相关文章,以综合发现.
主要成果:
- 在报告简化和翻译方面,LLM卓越,但在分类任务中表现出不同的结果.
- 微调和结构化提示提高了LLM的准确性;管理随机性仍然是一个挑战.
- 大多数研究记录了数据集独立性和提示方法,但较少的研究解决了LLM变异性.
结论:
- 在放射治疗方面,LLM具有变革性的潜力,特别是在工作流程优化方面.
- 需要进一步的研究来解决验证,概括性和负责任的实施问题.
- 本审查指导利益相关者在放射学中有效和道德地利用LLM.
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