Leveraging Professional Radiologists' Expertise to Enhance LLMs' Evaluation for Radiology Reports

📄 arXiv: 2401.16578v3 📥 PDF

作者: Qingqing Zhu, Xiuying Chen, Qiao Jin, Benjamin Hou, Tejas Sudharshan Mathai, Pritam Mukherjee, Xin Gao, Ronald M Summers, Zhiyong Lu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-01-29 (更新: 2024-02-17)

💡 一句话要点

提出结合放射科医师专业知识以提升LLMs评估放射报告的准确性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 放射学 人工智能 大型语言模型 自动评估 临床有效性 上下文指令学习 思维链推理 医学报告

📋 核心要点

  1. 现有的自动评估方法在捕捉临床语境的复杂性方面存在不足，导致评估结果不够准确。
  2. 本研究提出的方法结合了放射科医师的专业知识与大型语言模型，通过上下文指令学习和思维链推理提升评估质量。
  3. 实验结果表明，所提出的模型在与专家评估对齐方面表现优异，显著超越了现有评估指标。

📝 摘要（中文）

在放射学领域，人工智能（AI）在报告生成方面取得了显著进展，但对这些AI生成报告的自动评估仍然面临挑战。现有的评估指标，如传统自然语言生成（NLG）和临床有效性（CE），往往无法捕捉临床语境的语义复杂性，或过于强调临床细节，从而影响报告的清晰度。为了解决这些问题，我们提出了一种方法，将专业放射科医师的专业知识与大型语言模型（LLMs）如GPT-3.5和GPT-4相结合。通过利用上下文指令学习（ICIL）和思维链（CoT）推理，我们的方法使LLM评估与放射科医师标准对齐，能够详细比较人类与AI生成的报告。实验结果显示，我们的“详细GPT-4（5-shot）”模型得分为0.48，超出METEOR指标0.19，而“回归GPT-4”模型与专家评估的对齐程度更高，超出最佳现有指标0.35。此外，我们的解释的稳健性通过全面的迭代策略得到了验证。我们计划公开放射科专家的注释，为未来评估设定新的准确性标准。这突显了我们的方法在提升AI驱动医疗报告质量评估方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决AI生成的放射报告在自动评估中的准确性问题。现有方法如NLG和CE无法有效捕捉临床语境的复杂性，导致评估结果的局限性。

核心思路：论文提出的方法通过结合放射科医师的专业知识与大型语言模型（LLMs），利用上下文指令学习（ICIL）和思维链（CoT）推理，使得LLM的评估标准与放射科医师的标准相一致，从而提升评估的准确性和可靠性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是使用放射科医师的专业知识对LLM进行指导，其次是通过回归模型对句子评估分数进行聚合，形成最终的评估结果。

关键创新：最重要的技术创新在于将专业放射科医师的知识与LLMs结合，利用ICIL和CoT推理来提升评估的语义理解能力，这与现有方法的单一指标评估方式有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了多轮迭代的评估策略，设置了特定的损失函数以优化模型的输出，并通过回归模型对句子评分进行整合，确保评估结果的准确性和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，“详细GPT-4（5-shot）”模型得分为0.48，超出METEOR指标0.19，而“回归GPT-4”模型的表现更为突出，与专家评估的对齐程度超出最佳现有指标0.35。这些结果表明所提出的方法在评估准确性上具有显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、AI辅助诊断和临床决策支持系统。通过提升AI生成报告的评估质量，可以为放射科医师提供更可靠的辅助工具，进而提高医疗服务的整体质量和效率。未来，该方法有望在更广泛的医疗领域得到应用，推动AI技术在临床实践中的落地。

📄 摘要（原文）

In radiology, Artificial Intelligence (AI) has significantly advanced report generation, but automatic evaluation of these AI-produced reports remains challenging. Current metrics, such as Conventional Natural Language Generation (NLG) and Clinical Efficacy (CE), often fall short in capturing the semantic intricacies of clinical contexts or overemphasize clinical details, undermining report clarity. To overcome these issues, our proposed method synergizes the expertise of professional radiologists with Large Language Models (LLMs), like GPT-3.5 and GPT-4 1. Utilizing In-Context Instruction Learning (ICIL) and Chain of Thought (CoT) reasoning, our approach aligns LLM evaluations with radiologist standards, enabling detailed comparisons between human and AI generated reports. This is further enhanced by a Regression model that aggregates sentence evaluation scores. Experimental results show that our "Detailed GPT-4 (5-shot)" model achieves a 0.48 score, outperforming the METEOR metric by 0.19, while our "Regressed GPT-4" model shows even greater alignment with expert evaluations, exceeding the best existing metric by a 0.35 margin. Moreover, the robustness of our explanations has been validated through a thorough iterative strategy. We plan to publicly release annotations from radiology experts, setting a new standard for accuracy in future assessments. This underscores the potential of our approach in enhancing the quality assessment of AI-driven medical reports.