RadEx: A Framework for Structured Information Extraction from Radiology Reports based on Large Language Models

📄 arXiv: 2406.15465v1 📥 PDF

作者: Daniel Reichenpfader, Jonas Knupp, André Sander, Kerstin Denecke

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-14

💡 一句话要点

RadEx：基于大型语言模型的放射报告结构化信息抽取框架

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

关键词: 放射报告 信息抽取 大型语言模型 结构化数据 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 放射报告主要以非结构化自由文本形式存在，阻碍了自动分析、临床试验匹配和健康结果预测等应用。
  2. RadEx框架通过提供通用信息模型和标准化工件，简化了放射报告结构化信息提取系统的开发流程。
  3. RadEx支持多种模型架构，并解耦信息提取与模板填充，从而实现独立的模型优化和组件的灵活替换。

📝 摘要（中文）

每年全球超过30亿次的放射检查和计算机断层扫描产生大量非结构化的放射报告，其中包含自由文本。尽管结构化报告具有潜在优势，但由于现有流程、资源限制和信息丢失等因素，其应用受到限制。然而，结构化信息对于自动分析、临床试验匹配和健康结果预测等多种应用至关重要。本研究介绍了RadEx，一个端到端框架，包含15个软件组件和10个工件，用于开发从放射报告中自动提取信息的系统。它涵盖了从标注训练数据到提取信息的完整过程，提供了一致的通用信息模型，并为模型开发设置了边界。具体而言，RadEx允许临床医生定义临床领域（如乳腺X光检查）的相关信息，并创建报告模板。该框架支持生成式和仅编码器模型，并且信息提取与模板填充的解耦使得能够独立改进模型。根据RadEx框架开发信息提取系统有助于实施和维护，因为组件易于交换，而标准化工件确保了组件之间的互操作性。

🔬 方法详解

问题定义：放射科报告通常以非结构化的自由文本形式存在，这使得难以进行自动分析、临床试验匹配和健康结果预测。现有方法在处理这种非结构化数据时面临挑战，例如需要大量的人工标注，并且难以保证信息提取的准确性和一致性。此外，不同临床领域的报告结构差异很大，使得开发通用的信息提取系统变得困难。

核心思路：RadEx框架的核心思路是提供一个端到端的解决方案，涵盖从数据标注到信息提取的整个流程。它通过定义通用的信息模型和标准化工件，简化了信息提取系统的开发和维护。此外，RadEx框架支持多种模型架构，并解耦信息提取与模板填充，从而实现独立的模型优化和组件的灵活替换。

技术框架：RadEx框架包含15个软件组件和10个工件，涵盖了从标注训练数据到提取信息的完整过程。主要模块包括：数据标注工具、报告模板定义工具、信息提取模型训练模块、信息提取模型推理模块和结果评估模块。该框架还定义了一套通用的信息模型，用于表示放射报告中的结构化信息。

关键创新：RadEx框架的关键创新在于其端到端的解决方案和通用信息模型。通过提供完整的工具链和标准化的数据表示，RadEx框架简化了放射报告结构化信息提取系统的开发和维护。此外，RadEx框架支持多种模型架构，并解耦信息提取与模板填充，从而实现独立的模型优化和组件的灵活替换。

关键设计：RadEx框架的关键设计包括：(1) 通用信息模型：定义了一套标准化的数据结构，用于表示放射报告中的结构化信息。(2) 报告模板定义工具：允许临床医生定义特定临床领域的报告模板，从而指导信息提取过程。(3) 模型解耦：将信息提取与模板填充解耦，从而实现独立的模型优化和组件的灵活替换。(4) 标准化工件：定义了一套标准化的工件，用于表示数据、模型和结果，从而确保组件之间的互操作性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文中没有提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。但是，RadEx框架的设计目标是简化放射报告结构化信息提取系统的开发和维护，并提高信息提取的准确性和效率。未来的实验可以评估RadEx框架在不同临床领域的性能，并与其他信息提取方法进行比较。

🎯 应用场景

RadEx框架可应用于多种场景，包括自动分析放射报告、临床试验匹配、健康结果预测、辅助诊断和临床决策支持。通过将非结构化的放射报告转换为结构化数据，RadEx框架可以提高医疗效率，改善患者护理，并促进医学研究。

📄 摘要（原文）

Annually and globally, over three billion radiography examinations and computer tomography scans result in mostly unstructured radiology reports containing free text. Despite the potential benefits of structured reporting, its adoption is limited by factors such as established processes, resource constraints and potential loss of information. However, structured information would be necessary for various use cases, including automatic analysis, clinical trial matching, and prediction of health outcomes. This study introduces RadEx, an end-to-end framework comprising 15 software components and ten artifacts to develop systems that perform automated information extraction from radiology reports. It covers the complete process from annotating training data to extracting information by offering a consistent generic information model and setting boundaries for model development. Specifically, RadEx allows clinicians to define relevant information for clinical domains (e.g., mammography) and to create report templates. The framework supports both generative and encoder-only models and the decoupling of information extraction from template filling enables independent model improvements. Developing information extraction systems according to the RadEx framework facilitates implementation and maintenance as components are easily exchangeable, while standardized artifacts ensure interoperability between components.