CHESTPHENOT, un modèle compact pour les comptes rendus radiologiques

MMarc

Les auteurs présentent CHESTPHENOT, un modèle de langage compact destiné à extraire des comptes rendus radiologiques les observations, leur statut et les passages qui les étayent, selon arXiv. Le modèle compte de 0,5 à 3 milliards de paramètres et distingue, pour chaque observation, trois statuts possibles : présente, absente ou incertaine. Il associe aussi à ces statuts les passages textuels correspondants, de sorte que les prédictions puissent être rapprochées du contenu du compte rendu plutôt que présentées seules. Cette méthode concerne l’analyse de textes radiologiques : le système vise à identifier les observations qui y figurent, à signaler leur statut et à conserver le lien avec les formulations utilisées. Pour l’entraînement, les auteurs combinent une supervision synthétique issue de CheXbert et d’un modèle de 72 milliards de paramètres avec un ajustement supervisé. Ils ajoutent ensuite un affinage léger par GRPO, après cette étape d’ajustement, pour aboutir au modèle présenté. CHESTPHENOT vise une exécution locale, notamment lorsque les textes cliniques ne peuvent pas être envoyés à des services externes en raison de contraintes de confidentialité. Les auteurs le destinent également aux contextes où les annotations expertes sont rares : l’objectif est de produire des extractions dont les statuts et les justifications textuelles restent accessibles à l’examen.