في عالم [الطب](/tag/الطب) الحديث، تلعب [تقارير الأشعة](/tag/[تقارير](/tag/تقارير)-[الأشعة](/tag/الأشعة)) دورًا حاسمًا في [تشخيص](/tag/تشخيص) الأمراض، ولذا لا بد من وجود [أدوات](/tag/أدوات) فعالة لتصنيفها. لكن ما الحل عندما يكون لدينا نقص في [البيانات](/tag/البيانات)؟ هنا تبرز [تقنية](/tag/تقنية) PromptRad، وهي النهج الثوري المُقترح لتصنيف [تقارير الأشعة](/tag/[تقارير](/tag/تقارير)-[الأشعة](/tag/الأشعة)) بتعزيز معرفي.
تعتبر عملية [تصنيف](/tag/تصنيف) [تقارير الأشعة](/tag/[تقارير](/tag/تقارير)-[الأشعة](/tag/الأشعة)) الآلية واحدة من الميزات الأساسية التي تُسهل [التعرف](/tag/التعرف) على النتائج السريرية من النصوص غير المنظمة. تقليديًا، كانت المحاولات تعتمد على [أنظمة](/tag/أنظمة) [تصنيف](/tag/تصنيف) قائمة على القواعد، لكن هذه الأنظمة تعاني من صعوبة التعامل مع [تنوع](/tag/تنوع) الأوصاف في التقارير السريرية. وعندما يتعلق الأمر بتدريب [نماذج لغوية](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-لغوية) مسبقة (Pre-trained Language [Models](/tag/models))، يتطلب الأمر كميات ضخمة من [البيانات المصنفة](/tag/[البيانات](/tag/البيانات)-المصنفة) التي غالبًا ما تكون غير متاحة في البيئات السريرية.
لذا جاء [اقتراح](/tag/اقتراح) PromptRad، الذي يعيد صياغة [التصنيف](/tag/التصنيف) متعدد الملصقات على أنه [نمذجة](/tag/نمذجة) للغة الماسكة (Masked Language [Modeling](/tag/modeling))، ويستخدم مرادفات من قاموس UMLS Metathesaurus لتغني [تمثيلات](/tag/تمثيلات) الفئات. بفضل هذه الطريقة، يمكن تعديل النموذج اللغوي المسبق دون إضافة طبقات تصنيف، مما يقلل بشكل كبير من الحاجة للبيانات المعلّمة مقارنةً بأساليب [التحسين](/tag/التحسين) التقليدية.
أظهرت [التجارب](/tag/التجارب) على [تقارير الأشعة](/tag/[تقارير](/tag/تقارير)-[الأشعة](/tag/الأشعة)) المقطعية للكبد أن PromptRad يتفوق على الأساليب القائمة على القواميس والأساليب الأخرى للتحسين باستخدام [نموذج](/tag/نموذج) أصغر بكثير مع 32 مثالاً متميزاً فقط. وعلاوة على ذلك، فقد أثبتت [تحليلات](/tag/تحليلات) إضافية أن PromptRad captures أنماط النفي المعقدة بكفاءة أعلى مقارنة بالطرق الحالية، مما يجعله حلاً prometheus لتصنيف التقارير في سيناريوهات [نقص البيانات](/tag/نقص-[البيانات](/tag/البيانات)).
لمعرفة المزيد أو للمساهمة، يمكنكم زيارة [رابط الكود](https://github.com/ila-lab/PromptRad). ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا أفكاركم في [التعليقات](/tag/التعليقات)!
تقدم ثوري في طب الأشعة: تقنية PromptRad لتحسين تصنيف تقارير الأشعة بقلة البيانات!
تعرفوا على تقنية PromptRad التي تعتمد على التعزيز المعرفي لتحسين تصنيف تقارير الأشعة، مما يساهم في تسريع تشخيص الأمراض. هذه الطريقة الجديدة تتفوق في الأداء على الأساليب التقليدية باستخدام عدد قليل من البيانات التدريبية.
المصدر الأصلي:أركايف للذكاء
زيارة المصدر الأصلي ←جاري تحميل التفاعلات...
