NLP-Programme erkennen in Radiologieberichten IDH-Genotyp von diffusen Gliomen

Natural Language Processing (NLP) wird zunehmend genutzt, um komplexe Informationen aus einem Text abzuleiten, etwa aus radiologischen Befundberichten. Inwieweit verschiedene NLP-Programme wesentliche Informationen dieser Berichte „verstehen“ und korrekte Schlussfolgerungen daraus ziehen können, haben Kim et al. untersucht.

Fazit

Das NLP-Modell BERT-GCN kann demnach aus radiologischen Befundberichten von Patienten mit diffusen Gliomen auch einen komplexen IDH-Mutationsstatus korrekt vorhersagen, fassen die Autoren zusammen, und schneidet dabei mindestens so gut ab wie menschliche Leser, teilweise sogar besser. Der Einsatz entsprechender Modelle scheint auch in der klinischen Praxis vorstellbar, denn komplizierte Vor- und Nachbearbeitungen der Daten sind nicht erforderlich.

Publication History

Article published online:
05 January 2024