CBCTRepDを用いた臨床CBCT解釈のスキルギャップを埋める

要旨: 生成型AIは医用レポート生成において急速に進歩しています。しかし、口腔・顎顔面CBCTの報告への適用は未だ限定的であり、主な理由は高品質なCBCTとレポートのペアデータの不足と、 volumetric CBCT interpretation の本質的な複雑さです。これに対処するため、CBCTRepDを導入します。CBCTRepDは、日常的な放射線科医とAIの共著ワークフローへの統合を目的とした、バイリンガルの口腔・顎顔面CBCTレポート生成システムです。約7,408件の研究を含む大規模で高品質なCBCTとレポートのペアデータセットを整備し、55の口腔疾患エンティティと多様な取得設定にわたってこれを用いて本システムを開発しました。さらに臨床的に基づいた多層評価フレームワークを確立し、自動指標と放射線科医・臨床医中心の評価を組み合わせて、直接のAI生成ドラフトと放射線科医が編集した協働レポートの両方を評価します。このフレームワークを用いると、CBCTRepDは優れたレポート生成性能を達成し、ドラフトの作成品質と標準化が中級の放射線科医と同等であることを示します。さらに重要なのは、放射線科医とAIの協働において、CBCTRepDは経験レベルを問わず一貫して臨床的に有意な利点を提供する点です。初心者の放射線科医が中級レベルの報告へ向けて改善するのを助け、中級の放射線科医が上級レベルのパフォーマンスに近づくのを可能にし、さらには上級の放射線科医を支援して見落とし関連のエラーを減らし、臨床的に重要な病変の見落としを含めて減らします。報告の構造を改善し、欠落を減らし、解剖学的領域全体にわたる共存病変への注意を促すことにより、CBCTRepDは複数レベルの医療環境における現場でのCBCT報告の実用的な補助として強力で信頼性の高い可能性を示します。