A Study on Natural Language Processing Analysis of Radiology Reports using New Artificial Intelligence

利用新型人工智能对放射报告进行自然语言处理分析的研究

• 批准号: 21K15843
• 负责人: 伊藤 倫太郎
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nagoya University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15843/
• 关键词: 人工知能; 自然言語処理; 画層診断報告書; 放射線医学; 画像診断報告書

放射線科読影医にとって医用画像の読影を行い、臨床医に最適な情報を提供する画像診断報告書を作成することが主要な職務の一つである。その際には多種多様な画像、経時的な画像変化、臨床情報を含めた文書情報を把握した上で、報告書を記載する必要がある。しかし、放射線科読影医は日常的に大量の画像診断報告書を記載する必要があり、1件あたりに時間をかけて読影を行うことは難しいのが現状である。本研究では2018 年末にGoogle 社の発表したBERT (BidirectionalEncoderRepresentations from Transformers) を始めとする最先端の自然言語処理技術を画像診断学に適応するものである。AIを使用した自然言語処理を用いて放射線画像診断報告書の解析を行い、診断の補助となる最適な情報を提供することを目的とする。2022年度には名古屋大学医学部附属病院の過去の画像診断報告書の抽出と解析を継続して行った。2021年に作成したデータベースからPET　36024件、RI 70430、MRI　335864件、CT 721217件と分割した。これらに対して画像診断のデータベースの作成と修正、既存モデルにおける解析を行った。また、頻出単語の解析を行い、モダリティ別の頻出所見および解剖学的用語の抽出を行った。自然言語モデルを使用して、所見からImpressionの表現、所見から体系的な所見の抽出、Impressionや所見から病勢評価の評価を行っている。自然言語処理技術を含めた人工知能技術について情報収集を行い、解析を行った。これらの解析を通して得られた知見を通して、招待講演を4つ、寄稿を2つ行った。これらを通して医学分野におけるAIの技術的、知識的な普及に広く貢献した。

Radiology department, medical imaging, clinical imaging, the most appropriate information to provide, imaging diagnosis report, and the main duties of one. There are many kinds of portraits, time-consuming portraits, clinical information, document information, and reports. A large number of diagnostic reports from radiologists and radiologists are necessary to record the current situation. This study is the first of its kind since Google announced BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) in late 2018. AI uses natural speech processing to analyze radiographic images and provide optimal information. In 2022, Nagoya University Medical School Hospital extracted and analyzed the past portrait diagnosis report. In 2021, 36024 PET, 70430 RI, 335864 MRI and 721217 CT were produced. This is the first time that we've had a chance to make a diagnosis. Analysis of common language, classification of common findings and extraction of anatomical terms Natural speech is used, Impression is seen, Impression is seen, and evaluation is performed. Natural speech processing technology includes artificial intelligence technology, information collection and analysis. The analysis of this article is based on the understanding of the article, the reception of the article, the presentation of the article, and the submission of the article. The contribution of AI to the popularization of knowledge and technology in the field of medicine

项目成果

初めての人のためにAI講座

适合初学者的人工智能课程

• 发表时间: 2022
• 作者: Fumiya Onoue;Shinya Yamamoto;Hideaki Uozumi; Ryousuke Kamezaki;Yuuya Nakamura;Ryuji Ikeda; Shinya Shiraishi;Seiji Tomiguchi;and Fumi Sakamoto;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎
• 通讯作者: 伊藤倫太郎

放射線医学におけるAIの現在と今後

放射学人工智能的现状与未来

• 发表时间: 2022
• 作者: Fumiya Onoue;Shinya Yamamoto;Hideaki Uozumi; Ryousuke Kamezaki;Yuuya Nakamura;Ryuji Ikeda; Shinya Shiraishi;Seiji Tomiguchi;and Fumi Sakamoto;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎
• 通讯作者: 伊藤倫太郎

Rad Fan

散热风扇

• 发表时间: 2022
• 作者: 三木聡一郎;花岡昇平;野村行弘;中尾貴祐;越野沙織;吉川健啓;林直人;阿部修;越野沙織;越野沙織;越野沙織
• 通讯作者: 越野沙織

米国における画像診断AIの現状

美国诊断成像人工智能的现状

• 发表时间: 2022
• 作者: Fumiya Onoue;Shinya Yamamoto;Hideaki Uozumi; Ryousuke Kamezaki;Yuuya Nakamura;Ryuji Ikeda; Shinya Shiraishi;Seiji Tomiguchi;and Fumi Sakamoto;伊藤倫太郎;伊藤倫太郎
• 通讯作者: 伊藤倫太郎

人工知能と放射線科の未来 ～この先どうなる？～

人工智能和放射学的未来 - 接下来会发生什么？

• 发表时间: 2022
• 作者: Fumiya Onoue;Shinya Yamamoto;Hideaki Uozumi; Ryousuke Kamezaki;Yuuya Nakamura;Ryuji Ikeda; Shinya Shiraishi;Seiji Tomiguchi;and Fumi Sakamoto;伊藤倫太郎
• 通讯作者: 伊藤倫太郎