Development and Evaluation of an Automated Protocol Recommendation System for Chest CT Using Natural Language Processing With CLEVER Terminology Word Replacement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the clinical performance of a Protocol Recommendation System (PRS) automatic protocolling of chest CT imaging requests. Materials and Methods: 322 387 consecutive historical imaging requests for chest CT between 2017 and 2022 were extracted from a radiology information system (RIS) database containing 16 associated patient information values. Records with missing fields and protocols with <100 occurrences were removed, leaving 18 protocols for training. After freetext pre-processing and applying CLEVER terminology word replacements, the features of a bag-of-words model were used to train a multinomial logistic regression classifier. Four readers protocolled 300 clinically executed protocols (CEP) based on all clinically available information. After their selection was made, the PRS and CEP were unblinded, and the readers were asked to score their agreement (1 = severe error, 2 = moderate error, 3 = disagreement but acceptable, 4 = agreement). The ground truth was established by the readers’ majority selection, a judge helped break ties. For the PRS and CEP, the accuracy and clinical acceptability (scores 3 and 4) were calculated. The readers’ protocolling reliability was measured using Fleiss’ Kappa. Results: Four readers agreed on 203/300 protocols, 3 on 82/300 cases, and in 15 cases, a judge was needed. PRS errors were found by the 4 readers in 1%, 2.7%, 1%, and 0.7% of the cases, respectively. The accuracy/clinical acceptability of the PRS and CEP were 84.3%/98.6% and 83.0%/99.3%, respectively. The Fleiss’ Kappa for all readers and all protocols was 0.805. Conclusion: The PRS achieved similar accuracy to human performance and may help radiologists master the ever-increasing workload.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».