ChatSchema: Melhorando o Processamento de Dados em Relatórios Médicos
Um novo método simplifica a extração de dados de relatórios médicos, aumentando a eficiência.
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Índice
Relatórios Médicos têm muita informação que pode ser difícil de usar porque geralmente são desestruturados e vêm em formatos diferentes. Isso pode tornar a entrada e análise de dados um processo longo e manual. Pra facilitar e acelerar isso, apresentamos um novo método chamado ChatSchema. Esse método usa modelos avançados que conseguem entender tanto texto quanto imagens pra extrair e organizar informações de relatórios médicos de forma eficaz.
A Necessidade de Melhorar o Processamento de Dados
A área médica gera uma porção de relatórios, que precisam de um tratamento cuidadoso antes que os dados possam ser usados. Tarefas como converter diferentes unidades de medida, identificar termos relevantes e garantir que todos os dados sejam uniformes consomem muito tempo e esforço. Com os avanços da tecnologia, agora existem formas melhores de automatizar essas tarefas, especialmente através do uso de modelos combinados que conseguem processar dados visuais e textuais. Contudo, muitos métodos existentes não seguem diretrizes específicas, tornando difícil extrair informações de forma precisa e confiável.
O Que É o ChatSchema?
O ChatSchema é um método em duas etapas que foca em melhorar a Extração de Dados Estruturados de relatórios médicos. A primeira etapa envolve classificar o tipo de relatório, e a segunda lida com a extração de detalhes específicos com base em um formato pré-definido. Isso garante que as informações não só sejam extraídas, mas também organizadas de acordo com certos padrões. O objetivo é deixar o processo de entrada de dados mais suave e eficiente.
Como Funciona o ChatSchema
Etapa 1: Classificando Cenários de Relatório
Na primeira etapa, o ChatSchema analisa os relatórios médicos pra determinar que tipo de informação eles contêm. Isso envolve várias ferramentas que pré-processam as imagens de entrada, reconhecem texto e identificam informações sensíveis. O modelo usa tanto o texto bruto quanto as imagens dos relatórios como entradas. Ele usa um conjunto especial de instruções, chamado prompts, pra ajudar a classificar os relatórios corretamente.
A engenharia de prompts é fundamental aqui, já que o modelo precisa de instruções e exemplos claros pra aprender. Por exemplo, se um relatório contém termos médicos específicos, o modelo pode identificá-lo como um determinado tipo de relatório, como um teste de sangue ou painel metabólico. Esse tipo de instrução ajuda o modelo a categorizar os relatórios de forma precisa e reduz o risco de erros.
Etapa 2: Extraindo Informações Estruturadas
Depois que os relatórios são classificados, a próxima etapa é extrair as informações relevantes. Essa fase converte o texto em um formato que é fácil de usar em bancos de dados ou para análise. O modelo usa prompts pra definir que informações procurar e como padronizá-las. Isso inclui renomear campos, converter unidades e garantir o formato correto pra diferentes tipos de dados.
Por exemplo, se um relatório listar medições em diferentes unidades, o modelo pode converter tudo pra um formato único e consistente. Isso ajuda a deixar os dados uniformes e prontos pra análise. O modelo também identifica qualquer informação sensível e garante que ela seja tratada adequadamente pra proteger a privacidade do paciente.
Avaliação do ChatSchema
Pra ver como o ChatSchema se sai, os pesquisadores testaram ele em vários relatórios médicos de um hospital. Eles compararam a efetividade dele na extração de informações com outros métodos. Os resultados mostraram que o ChatSchema melhorou bastante a precisão e confiabilidade do processo de extração de dados. O método conseguiu altas taxas de precisão e recall, ou seja, ele foi bom em encontrar as informações corretas e não deixou passar detalhes importantes.
Além disso, usando o modelo com imagens e texto, os pesquisadores descobriram que ele conseguiu resultados ainda melhores. Mas usar apenas texto também funcionou bem, mostrando que o método é adaptável conforme o tipo de dado disponível.
Desafios e Limitações
Apesar dos sucessos do ChatSchema, ainda tem desafios pra enfrentar. Por exemplo, alguns termos médicos podem não ser reconhecidos corretamente devido às limitações da tecnologia de reconhecimento de texto. Também surgiram problemas por causa de como os relatórios foram impressos, às vezes causando informações faltantes ou confusas. Garantir que o modelo consiga lidar com essas variações é crucial pra melhorar a precisão.
Além disso, essa pesquisa foi feita com um conjunto de dados limitado de um único hospital, o que significa que os resultados podem não se aplicar amplamente em diferentes instalações médicas ou tipos de relatórios. Expandir o conjunto de dados em estudos futuros vai ajudar a validar ainda mais a abordagem.
Direções Futuras
O trabalho em andamento visa refinar o ChatSchema expandindo seu conjunto de dados e incorporando vários tipos de documentos médicos. A esperança é que com mais dados, o modelo consiga aprender a reconhecer uma ampla gama de formatos de relatórios e tipos de informações. Isso vai melhorar sua capacidade de extrair e organizar dados de forma confiável, tornando-o útil em mais cenários.
Inovações nessa área podem levar a melhores ferramentas pra profissionais de saúde, permitindo que eles acessem informações importantes de forma mais fácil e eficiente. Ao minimizar tarefas manuais, os prestadores de saúde podem se concentrar mais no cuidado dos pacientes do que em papelada.
Conclusão
O ChatSchema apresenta um método promissor pra extrair dados estruturados de relatórios médicos, melhorando significativamente o processo de entrada de dados médicos. Sua abordagem em duas etapas de Classificação e extração permite que ele se adapte a vários tipos de relatórios enquanto garante precisão e confiabilidade. Pesquisas e melhorias contínuas vão ajudar a enfrentar os desafios existentes e expandir sua aplicação no campo médico. O método tem potencial pra mudar a forma como os prestadores de saúde gerenciam e usam dados médicos, beneficiando no final o cuidado ao paciente e os processos administrativos.
Título: ChatSchema: A pipeline of extracting structured information with Large Multimodal Models based on schema
Resumo: Objective: This study introduces ChatSchema, an effective method for extracting and structuring information from unstructured data in medical paper reports using a combination of Large Multimodal Models (LMMs) and Optical Character Recognition (OCR) based on the schema. By integrating predefined schema, we intend to enable LMMs to directly extract and standardize information according to the schema specifications, facilitating further data entry. Method: Our approach involves a two-stage process, including classification and extraction for categorizing report scenarios and structuring information. We established and annotated a dataset to verify the effectiveness of ChatSchema, and evaluated key extraction using precision, recall, F1-score, and accuracy metrics. Based on key extraction, we further assessed value extraction. We conducted ablation studies on two LMMs to illustrate the improvement of structured information extraction with different input modals and methods. Result: We analyzed 100 medical reports from Peking University First Hospital and established a ground truth dataset with 2,945 key-value pairs. We evaluated ChatSchema using GPT-4o and Gemini 1.5 Pro and found a higher overall performance of GPT-4o. The results are as follows: For the result of key extraction, key-precision was 98.6%, key-recall was 98.5%, key-F1-score was 98.6%. For the result of value extraction based on correct key extraction, the overall accuracy was 97.2%, precision was 95.8%, recall was 95.8%, and F1-score was 95.8%. An ablation study demonstrated that ChatSchema achieved significantly higher overall accuracy and overall F1-score of key-value extraction, compared to the Baseline, with increases of 26.9% overall accuracy and 27.4% overall F1-score, respectively.
Autores: Fei Wang, Yuewen Zheng, Qin Li, Jingyi Wu, Pengfei Li, Luxia Zhang
Última atualização: 2024-07-26 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.18716
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.18716
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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