「インプレッションGPT：放射線学報告書要約のためのChatGPTベースの反復最適化フレームワークに会いましょう」

インプレッションGPT：放射線学報告書要約のためのChatGPTベースの反復最適化フレームワーク

効果的かつ正確なテキスト要約モデルの必要性は、一般的および医療分野のデジタルテキスト情報のボリュームが驚くほど拡大するにつれて増加しています。テキストの要約は、長い文章を簡潔な概要にまとめながら、その内容の意味と価値を保持することを意味します。これは、自然言語処理（NLP）の研究の中心テーマとなっています。

ニューラルネットワークとディープラーニングの技術、特にエンコーダ・デコーダアーキテクチャを使用したシーケンス・トゥ・シーケンスモデルを導入することで、良好な結果が報告されました。これらのアプローチによって生成される要約は、ルールベースや統計ベースの方法と比較して、より自然で文脈に適したものでした。治療の現場での精度を求めるというニーズと、このような結果の文脈的および関係的な特徴を保持する必要性が、この取り組みをさらに困難にしています。

研究者は、放射線報告書の要約にChatGPTを使用し、改善しました。ChatGPTの文脈学習能力を最大限に活用し、相互作用を通じて継続的に改善するために、迅速なエンジニアリングを用いて新しい反復的最適化手法を開発し、実装しました。より具体的には、類似性検索アルゴリズムを使用して、意味的および臨床的に比較可能な既存の報告書を組み込んだ動的なプロンプトを作成します。これらの並行した報告書でChatGPTを訓練し、類似した画像表現のテキスト説明と要約を理解するようにします。

• 「機械学習タスクの自動化：MLCopilotがLLMを活用して開発者を支援し、機械学習プロセスを効率化する方法」
• メトリックは欺くことができますが、目はできません：このAIメソッドは、ビデオフレーム補間のための知覚的な品質メトリックを提案します
• 言語ドメインにおける画期的かつオープンソースの対話型AIモデルのリスト

主な貢献

• 類似性検索により、データがスパースである言語モデル（LLM）の文脈学習が可能になります。コーパス内で最も比較可能なケースを特定し、LLMに最も関連性の高いデータを含む動的なプロンプトを作成します。

• 反復的最適化手法に対する動的なプロンプトシステムの作成。反復プロンプトは最初にLLMが生成した回答を評価し、その後の反復ではさらにその方法についての指示を与えます。

• 既存のLLMからドメイン固有のモデルを迅速かつ効果的に開発する際に活用する、ドメイン固有の情報を最大限に活用する新しいアプローチ。提案された手法は、大量の医療テキストデータを事前学習に使用する他の手法と比較して優れた性能を発揮しています。この研究は、現代の人工汎用知能において、さらなるドメイン固有の言語モデルを構築するための基盤としても役立ちます。

手法

可変プロンプト

動的なサンプルは、入力の放射線報告書に類似した例を取得するために意味的検索を使用します。最終的なクエリは、同じ予め定義された問い合わせと、テスト報告書の「所見」部分を組み合わせたものであり、タスクの説明が役割を表しています。

反復による最適化

反復的最適化コンポーネントを使用することで、興味深いことができます。このアプローチの目的は、ChatGPTが反復的なプロンプトを使用して回答を継続的に改善できるようにすることです。高リスクな放射線報告書の要約などの応用に重要な役割を果たし、また回答の品質を確認するための応答レビュー手順も必要です。

少数のトレーニングサンプルと反復的な手法に基づいて入力プロンプトを改善することで、大規模言語モデル（LLM）を用いた放射線報告書の要約における使用の実現可能性を調査しました。コーパスから適切なインスタンスを探し出し、文脈の中でLLMを学習するために使用し、対話的な手がかりを提供するために使用しました。さらに出力を向上させるために、反復的最適化手法を使用しました。この手続きでは、自動評価フィードバックに基づいて、LLMにとって良いとされる応答と悪いとされる応答を教えることが含まれています。大量の医療テキストデータを事前トレーニングに使用する他の手法と比較して、私たちの戦略は優れていることが証明されています。また、この研究は、さらなるドメイン固有の言語モデルの構築の基礎としても利用できます。

ImpressionGPTの反復フレームワークで作業をしている間に、モデルの出力応答の品質を評価することが重要であるが困難なタスクであることに気付きました。研究者は、ドメイン固有と一般ドメインのテキスト間の大きな変動が、スコアの観察される相違に寄与していると考えています。そのため、得られた結果の詳細を検証するために、細かい評価尺度を用いることで、結果の詳細を検討しています。

将来的には、データのプライバシーと安全性の問題に対処しながら、公共およびローカルのデータソースからドメイン固有のデータをより良く組み込むための迅速な設計の最適化を続けます。特に多くの組織と取り組む場合には。また、プロンプトの設計を現在のドメイン知識に適応させるために、ナレッジグラフを使用することも検討しています。最後に、放射線科医などの人間の専門家を、プロンプトの最適化プロセスに組み込み、システムによって提供される結果に対する客観的なフィードバックを提供することを計画しています。人間の専門家の判断と視点を組み合わせることで、より正確な結果を得ることができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!