English(EN) EviGround-CT: Sentence-to-Volume Grounding for Verifying LLM-Generated Chest CT Reports

新系统通过将发现定位到扫描来验证大型语言模型生成的胸部CT报告

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员开发了EviGround-CT，一个旨在验证大型语言模型（LLM）生成的胸部CT报告中发现的新颖系统。该系统解决了LLM生成的报告有时会描述在实际扫描中未定位的发现的问题。EviGround-CT使用确定性提取器识别阳性发现句子，并使用3D定位模型为每个句子预测证据掩码，从而将报告陈述与CT扫描中的空间证据相关联。评估表明，EviGround-CT显著提高了LLM生成报告的证据支持精度，降低了无根据的阳性发现率。 AI

影响增强了AI生成医疗报告的可靠性，可能提高诊断准确性并减少错误。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ziyuan Li, Juncheng Ni, Feng Li · 2026-10-27 04:00

EviGround-CT：句子到体积的地面定位，用于验证LLM生成的胸部CT报告

arXiv:2610.33038v1 Announce Type: new Abstract: Chest computed tomography (CT) reports generated by large language models (LLMs) can describe positive findings that lack localized evidence in the scan. We propose EviGround-CT to verify these findings after report generation. A de…

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