ترجمه فارسی مقاله ReXamine-Global: چارچوبی برای کشف تناقضات در معیارهای تولید گزارش رادیولوژی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی ReXamine-Global: A Framework for Uncovering Inconsistencies in Radiology Report Generation Metrics
عنوان مقاله به فارسی ReXamine-Global: چارچوبی برای کشف تناقضات در معیارهای تولید گزارش رادیولوژی
نویسندگان Oishi Banerjee, Agustina Saenz, Kay Wu, Warren Clements, Adil Zia, Dominic Buensalido, Helen Kavnoudias, Alain S. Abi-Ghanem, Nour El Ghawi, Cibele Luna, Patricia Castillo, Khaled Al-Surimi, Rayyan A. Daghistani, Yuh-Min Chen, Heng-sheng Chao, Lars Heiliger, Moon Kim, Johannes Haubold, Frederic Jonske, Pranav Rajpurkar
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 12
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computation and Language,یادگیری ماشین , محاسبه و زبان ,
توضیحات Submitted 28 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده 28 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Given the rapidly expanding capabilities of generative AI models for radiology, there is a need for robust metrics that can accurately measure the quality of AI-generated radiology reports across diverse hospitals. We develop ReXamine-Global, a LLM-powered, multi-site framework that tests metrics across different writing styles and patient populations, exposing gaps in their generalization. First, our method tests whether a metric is undesirably sensitive to reporting style, providing different scores depending on whether AI-generated reports are stylistically similar to ground-truth reports or not. Second, our method measures whether a metric reliably agrees with experts, or whether metric and expert scores of AI-generated report quality diverge for some sites. Using 240 reports from 6 hospitals around the world, we apply ReXamine-Global to 7 established report evaluation metrics and uncover serious gaps in their generalizability. Developers can apply ReXamine-Global when designing new report evaluation metrics, ensuring their robustness across sites. Additionally, our analysis of existing metrics can guide users of those metrics towards evaluation procedures that work reliably at their sites of interest.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

با توجه به قابلیت های در حال گسترش سریع مدل های AI تولیدی برای رادیولوژی ، نیاز به معیارهای قوی وجود دارد که می تواند به طور دقیق کیفیت گزارش های رادیولوژی تولید شده توسط AI را در بیمارستانهای متنوع اندازه گیری کند.ما Rexamine-Global ، یک چارچوب چند سایت با LLM را توسعه می دهیم که معیارهایی را در سبک های مختلف نوشتن و جمعیت بیمار آزمایش می کند و شکاف هایی را در تعمیم آنها قرار می دهد.اول ، روش ما آزمایش می کند که آیا یک متریک نسبت به سبک گزارش دهی حساس است ، و بسته به اینکه گزارش های تولید شده AI از نظر سبک شبیه به گزارش های حقیقت زمین هستند یا نه ، نمرات مختلفی را ارائه می دهد.دوم ، روش ما اندازه گیری می کند که آیا یک متریک به طور قابل اعتماد با متخصصان موافق است ، یا اینکه آیا معیارهای متریک و متخصص از کیفیت گزارش تولید AI برای برخی از سایت ها واگرایی دارند.با استفاده از 240 گزارش از 6 بیمارستان در سراسر جهان ، ما از ركسین-گلوبال برای 7 معیارهای ارزیابی گزارش ایجاد شده استفاده می كنیم و شکاف های جدی را در قابلیت تعمیم آنها کشف می كنیم.توسعه دهندگان می توانند هنگام طراحی معیارهای ارزیابی جدید گزارش ، از rexamine-global استفاده کنند و از استحکام آنها در سایت ها اطمینان حاصل کنند.علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل ما از معیارهای موجود می تواند کاربران آن معیارها را به سمت روشهای ارزیابی هدایت کند که با اطمینان در سایت های مورد علاقه خود کار می کنند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.