Fortschritte in der KI für die Erstellung medizinischer Berichte

Im Bereich der medizinischen KI ist die Erstellung von Diagnoseberichten aus medizinischen Bildern ein wichtiges Studienfeld. Mit dem Fortschritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache wird es immer praktischer, diese Berichte automatisch zu erstellen. Traditionell erfordert diese Aufgabe viel Zeit und hängt stark von der Expertise von Radiologen ab, die detaillierte Berichte erstellen, die durch persönliche Vorurteile beeinflusst werden können.

#Der Datensatz

In unserer Forschung verwenden wir einen spezifischen Datensatz, bei dem klinische Informationen und Beschreibungen als Eingaben dienen und die Diagnose die Ausgabe ist. Der Wettbewerbsdatensatz wird zudem anonymisiert, was bedeutet, dass die Worte in durch Leerzeichen getrennte Zahlen umgewandelt werden.

#Fortschritte in der KI

Kürzlich haben Forscher untersucht, wie tief lernende Modelle verwendet werden können, um automatisch genaue Diagnoseberichte zu erstellen. Diese Modelle hängen in der Regel von grossen Mengen an annotierten Daten ab, die Beschreibungen von medizinischen Bilddiagnosen und die entsprechenden Berichte von Experten umfassen.

Da die Daten anonymisiert sind, ist es schwierig, bestehende vortrainierte Modelle anzupassen. Um dieses Problem zu lösen, haben wir ein Modell namens Chinese CPT-BASE als Grundlage gewählt. Wir haben die desensibilisierten Zahlen in den Wortschatz aufgenommen und den Vortrainingsprozess angepasst, um besser zu unserem Zweck zu passen.

#Vortrainingsphase

In der Vortrainingsphase haben wir signifikante Änderungen an unserem Basismodell vorgenommen, um sicherzustellen, dass es sich gut auf die späteren Trainingsphasen vorbereitet. Wir haben eine spezifische Aufgabe entfernt, die nicht für unsere Ziele geeignet war, und uns auf eine Methode konzentriert, die hilft, den Kontext besser zu verstehen. Dies beinhaltete die Verwendung einer Maskierungsstrategie, die es ermöglicht, Teile der Eingabe zu verbergen und später vom Modell vorhergesagt zu werden, während das Vortraining allmählich herausfordernder wird.

#Feinabstimmungsphase

Sobald unser Modell bereit war, sind wir in die Feinabstimmungsphase eingetreten. Hier haben wir einen neuen Ansatz namens Retrieval Augmentation eingeführt, der die Lernfähigkeit des Modells aus den Daten verbessert. Für jedes Eingabemuster haben wir einen Teil der Beschreibung verwendet, um ähnliche Paare in einer Mini-Wissensdatenbank zu finden, die wir aufgebaut haben. Dies hat wertvolle Informationen hinzugefügt, die die Leistung des Modells verbessert haben.

Wir haben auch eine neue Methode eingeführt, die Trainingsdaten basierend auf den Rauschpegeln kategorisiert. Diese Methode hilft dem Modell, qualitativ hochwertige Diagnoseberichte zu erstellen, indem sie sich mehr auf klarere Beispiele konzentriert.

#Verwandte Arbeiten

#Textgenerierung in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Textgenerierung ist ein aktives Forschungsgebiet innerhalb der Verarbeitung natürlicher Sprache. Dabei werden Computersysteme genutzt, um Texte zu erstellen, die der menschlichen Sprache nachempfunden sind. Anwendungen umfassen maschinelle Übersetzung, Kundenservice und kreatives Schreiben. Jüngste Fortschritte haben in diesem Bereich erhebliche Fortschritte gemacht, speziell bei der Erstellung von Zusammenfassungen und der Generierung von Text basierend auf Eingaben.

#Retrieval Augmentation in der Verarbeitung natürlicher Sprache

Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein vielversprechendes Gebiet in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Traditionelle Methoden, die sich ausschliesslich auf grosse Sprachmodelle verlassen, haben möglicherweise Schwierigkeiten mit komplexen Fragen, die umfangreiches Hintergrundwissen erfordern. RAG kombiniert standardisierte Abrufmethoden mit modernen generativen Modellen, sodass das Modell auf mehr Informationen zugreifen kann, bevor es Text generiert. Dies verbessert die Fähigkeiten des Modells bei Aufgaben, die Wissen aus externen Quellen erfordern.

#Details zur Vortrainingsphase

In unserem Datensatz sind klinische Informationen und Beschreibungen unsere Eingaben, während der Diagnosebericht unser gewünschtes Ergebnis ist. Wir haben die Aufgabe so eingerichtet, dass das Modell lernen kann, eine Diagnose basierend auf klinischen Daten und Beschreibungen zu generieren.

Für das Vortraining haben wir zunächst unser Basismodell eingesetzt, das aus Schichten besteht, die für die Textgenerierung vorgesehen sind. Nach Anpassungen am Wortschatz haben wir das Modell für die nächsten Schritte vorbereitet.

Wir haben eine spezifische Maskierungsstrategie gewählt, die auf den Mustern basiert, die wir im Text bemerkt haben. Durch die Verwendung einer Poisson-Verteilung konnten wir die Länge der maskierten Abschnitte so steuern, dass sie den Eigenschaften des Schreibens medizinischer Berichte entspricht.

#Details zur Feinabstimmungsphase

Während der Feinabstimmungsphase haben wir einen Prozess etabliert, um das Verständnis unseres Modells durch eine iterative Abrufstrategie zu verbessern. Hier haben wir eine Wissensdatenbank aus dem Trainingssatz für zukünftige Referenzen erstellt. Jeder Eintrag in dieser Datenbank besteht aus einer Beschreibung und dem entsprechenden Diagnosebericht.

Um ähnliche Paare zu finden, haben wir die Ähnlichkeit zwischen den aktuellen Beschreibungen und denjenigen in unserer Wissensdatenbank berechnet. Wenn eine Übereinstimmung gut genug war, haben wir diese Informationen dem neuen Trainingsmuster hinzugefügt.

Während wir mit dem Abrufprozess fortfahren, bemerken wir, dass das Modell mit jeder Iteration besser wird. Das hat uns dazu veranlasst, aktualisierte Modelle für das Abrufen neuer Daten zu verwenden, was unsere Ergebnisse effektiv verfeinert.

#Ähnlichkeitskategorisierung

Ein wichtiger Faktor zur Verbesserung unserer Ergebnisse war die rauschbewusste Ähnlichkeitskategorisierungs-Methode. Indem wir unsere Trainingsdaten basierend auf ihrer Relevanz kategorisieren, konnten wir sicherstellen, dass das Modell sich auf die hochwertigsten Beispiele konzentriert. Wir haben jede Kategorie mit Begriffen wie "beste Übereinstimmung" und "rauschige Übereinstimmung" versehen, um dem Modell zu helfen, welche Paare am vorteilhaftesten für die Erstellung genauer Berichte waren.

#Modelltricks

Um sicherzustellen, dass unser Modell gut abschneidet, haben wir mehrere Strategien übernommen. Leichtes Rauschen in den Daten während des Trainings hilft, die Robustheit zu verbessern. Wir haben auch Techniken eingesetzt, die anpassen, wie das Modell von verschiedenen Neuronen lernt, was seine Fähigkeit verbessert, aus den Trainingsdaten zu generalisieren.

Durch die sorgfältige Kombination von Vorhersagen aus mehreren Modellen können wir die Zuverlässigkeit unserer Endergebnisse verbessern. Dies vereint verschiedene Trainingssets und wählt die bestmögliche Antwort aus.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse unserer Komponenten zeigen eine bemerkenswerte Verbesserung der Leistung. Mit den Strategien, die wir implementiert haben, konnte unser Modell beeindruckende Werte erreichen. Die Werte unseres einzelnen Modells waren bereits wettbewerbsfähig, und als wir mehrere Modelle kombiniert haben, erzielten wir noch höhere Platzierungen.

Der ursprüngliche Trainingssatz enthielt eine beträchtliche Anzahl von Proben, und als wir zur nächsten Phase mit grösseren Trainingssätzen übergingen, verbesserten sich unsere Ergebnisse weiter.

Letztendlich haben wir die Spitzenposition im Wettbewerb durch die innovativen Strategien, die wir in beiden Phasen (Vortraining und Feinabstimmung) eingesetzt haben, gesichert. Durch die Verfeinerung unserer Methoden und die Verbesserung des Lernprozesses des Modells haben wir die automatisierte Erstellung von Diagnoseberichten in der medizinischen Bildgebung erheblich vorangebracht.