Automated Esophageal Cancer Staging From Free-Text Radiology Reports: Large Language Model Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate staging of esophageal cancer is crucial for determining prognosis and guiding treatment strategies, but manual interpretation of radiology reports by clinicians is prone to variability and limited accuracy, resulting in reduced staging accuracy. Recent advances in large language models (LLMs) have shown promise in medical applications, but their utility in esophageal cancer staging remains underexplored. Objective: This study aims to compare the performance of 3 locally deployed LLMs (INF-72B, Qwen2.5-72B, and LLaMA3.1-70B) and clinicians in preoperative esophageal cancer staging using free-text radiology reports. Methods: This retrospective study included 200 patients from Shanghai Chest Hospital who underwent esophageal cancer surgery from May to December 2024. The dataset consisted of 1134 Chinese free-text radiology reports. The reference standard was derived from postoperative pathological staging. A total of 3 LLMs determined tumor classification (T1-T4), node classification (N0-N3), and overall staging (I-IV) using 3 prompting strategies (zero-shot, chain-of-thought, and a proposed interpretable reasoning [IR] method). The McNemar test and Pearson chi-square test were used for comparisons. Results: INF-72B+IR achieved a superior overall staging accuracy of 61.5% and an F1-score of 0.60, substantially higher than the clinicians' accuracy of 39.5% and F1-score of 0.39 (all P<.001). Qwen2.5-72B+IR also demonstrated an advantage, achieving an overall staging accuracy of 46% and an F1-score of 0.51, which was better than the clinicians' performance (P<.001). LLaMA3.1-70B showed no statistically significant difference in overall staging performance compared to clinicians (all P>0.5). Conclusions: This study demonstrates that LLMs, particularly when guided by the proposed IR strategy, can accurately and reliably perform esophageal cancer staging from free-text radiology reports. This approach not only provides high-performance predictions but also offers a transparent and verifiable reasoning process, highlighting its potential as a valuable decision-support tool to augment human expertise in complex clinical diagnostic tasks.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».