Resource-Efficient Medical Report Generation using Large Language Models

📄 arXiv: 2410.15642v1 📥 PDF

作者: Abdullah, Ameer Hamza, Seong Tae Kim

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-10-21

💡 一句话要点

提出一种资源高效的医学报告生成框架，利用视觉大语言模型提升报告质量。

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

关键词: 医学报告生成 大语言模型 视觉Transformer 前缀调整 MIMIC-CXR

📋 核心要点

  1. 现有医学报告生成方法耗时且易出错，难以满足临床需求，限制了放射科医生的工作效率。
  2. 该论文提出一种基于视觉大语言模型（LLM）的轻量级框架，用于自动生成医学报告，提升效率。
  3. 实验结果表明，该框架在MIMIC-CXR数据集上表现出强大的医学上下文理解能力和高精度。

📝 摘要（中文）

医学报告生成是指自动为胸部X光片图像撰写放射学报告的任务。手动编写这些报告既耗时又容易出现人为错误。因此，生成医学报告有助于减轻放射科医生的负担，从而促进医学领域的临床自动化。本文提出了一种新的框架，该框架利用具有视觉功能的大语言模型（LLM）来完成医学报告生成任务。我们引入了一种轻量级解决方案，与以往的解决方案相比，该方案在医学报告生成任务上实现了更好或相当的性能。我们进行了广泛的实验，探索了不同的模型大小和增强方法，例如前缀调整，以提高LLM的文本生成能力。我们在一个著名的大规模放射学报告数据集MIMIC-CXR上评估了我们的方法。结果表明，我们资源高效的框架能够生成具有强大的医学背景理解和高精度的患者特定报告。

🔬 方法详解

问题定义：医学报告生成旨在根据胸部X光片自动生成放射学报告。现有方法通常计算成本高昂，模型体积大，难以部署和应用。此外，现有方法在生成报告时可能缺乏足够的医学背景知识，导致报告质量不高。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉大语言模型（LLM）的强大文本生成能力和视觉理解能力，构建一个资源高效的医学报告生成框架。通过对LLM进行微调和优化，使其能够更好地理解医学图像并生成高质量的报告。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 图像编码器：用于提取胸部X光片图像的视觉特征。2) 大语言模型（LLM）：用于根据图像特征生成医学报告。3) 前缀调整模块：用于优化LLM的文本生成能力，使其更好地适应医学报告生成任务。整体流程是，首先使用图像编码器提取图像特征，然后将图像特征输入到LLM中，LLM根据图像特征和前缀调整模块的指导生成医学报告。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种资源高效的医学报告生成框架，该框架利用视觉大语言模型（LLM）的强大能力，同时通过前缀调整等技术手段，降低了计算成本和模型体积，使其更易于部署和应用。与现有方法相比，该框架在保证报告质量的同时，显著提高了效率。

关键设计：论文采用了预训练的视觉Transformer作为图像编码器，提取图像特征。选择了不同规模的LLM进行实验，并采用前缀调整技术来优化LLM的文本生成能力。前缀调整模块通过学习一组可训练的前缀向量，来引导LLM生成更准确、更流畅的医学报告。损失函数采用交叉熵损失函数，用于衡量生成报告与真实报告之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在MIMIC-CXR数据集上进行了实验，结果表明，所提出的资源高效框架能够生成具有强大的医学背景理解和高精度的患者特定报告。与现有方法相比，该框架在保证报告质量的同时，显著降低了计算成本和模型体积，实现了更好的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床放射科，辅助医生快速生成高质量的医学报告，减轻医生的工作负担，提高诊断效率。此外，该技术还可用于远程医疗、医学教育等领域，具有广阔的应用前景和重要的社会价值。

📄 摘要（原文）

Medical report generation is the task of automatically writing radiology reports for chest X-ray images. Manually composing these reports is a time-consuming process that is also prone to human errors. Generating medical reports can therefore help reduce the burden on radiologists. In other words, we can promote greater clinical automation in the medical domain. In this work, we propose a new framework leveraging vision-enabled Large Language Models (LLM) for the task of medical report generation. We introduce a lightweight solution that achieves better or comparative performance as compared to previous solutions on the task of medical report generation. We conduct extensive experiments exploring different model sizes and enhancement approaches, such as prefix tuning to improve the text generation abilities of the LLMs. We evaluate our approach on a prominent large-scale radiology report dataset - MIMIC-CXR. Our results demonstrate the capability of our resource-efficient framework to generate patient-specific reports with strong medical contextual understanding and high precision.