放射線科レポート分析・生成

自然言語（フリーテキスト）で書かれた放射線科レポートの内容を機械が実用的に解釈することは、最近まで困難でした。

しかし近年の大規模言語モデル (LLM) の発展に伴い、放射線レポートに関わる日常業務をAIで支援・補助する研究が注目されています。本研究室でも医療安全への寄与や医師の負担軽減を目的として、放射線レポートの自動分類や生成に関する研究を進めています。

要注意レポートの自動分類

放射線科医にとって、発見した重要な所見を依頼元の臨床医に確実に伝えることは非常に重要です。依頼元の医師が放射線レポートを注意深く確認しなかったことに起因する治療の遅れは、報道でもたびたび問題となっています。

本研究では、深層学習アーキテクチャであるBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) を用いてレポート本文と依頼情報の両方を処理することで、要注意レポートを高精度に自動分類する手法を提案しました。

LLMを用いた日本語放射線レポートの自動生成

LLMを用いた日本語放射線レポートの分析・生成等に関する研究。日本の実臨床で用いられるレポートの解析、構造化に着手。放射線レポート作成支援に応用可能な生成モデル作成及び実装・実証を目論む。