[Paper] Multi-RADS 합성 방사선 보고서 데이터셋 및 41개 Open-Weight 및 독점 언어 모델의 헤드‑투‑헤드 벤치마킹

Source: arXiv - 2601.03232v1

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Overview

이 논문은 RXL‑RADSet이라는 새로운 합성 벤치마크를 소개한다. 이 벤치마크는 BI‑RADS, LI‑RADS, Lung‑RADS 등 10가지 서로 다른 Reporting and Data Systems (RADS)를 아우르는 1,600개의 방사선 보고서로 구성되어 있다. 이러한 보고서를 41개의 오픈‑웨이트 소형 언어 모델(SLMs)과 독점 “GPT‑5.2” 모델에 입력함으로써, 저자들은 현재 LLM이 복잡한 가이드라인과 엄격히 제한된 출력 형식 때문에 자동으로 올바른 RADS 라벨을 할당하는 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지를 평가한다.

주요 기여

• RXL‑RADSet 데이터셋: 10개의 RADS 카테고리와 다양한 영상 모달리티를 포괄하는 방사선과 전문의가 검증한 1,600개의 합성 보고서.
• 포괄적 벤치마크: 0.135 B – 32 B 파라미터를 갖는 41개의 양자화된 오픈‑웨이트 모델과 독점 GPT‑5.2 모델을 직접 비교 평가.
• 프롬프트 연구: 구조화된 프롬프트와 명시적 지시가 포함된 가이드 프롬프트와 제로‑샷 프롬프트를 체계적으로 비교.
• 스케일링 분석: 파라미터 수가 약 10 B를 초과하면 모델 성능이 급격히 향상된다는 실증적 증거를 제시하며, 1 B 미만 모델과 ≥10 B 모델 사이에 명확한 변곡점을 확인.
• 오류 분류 체계: 복잡한 RADS에서 정확도 손실의 대부분이 출력 형식 오류가 아니라 분류 난이도에서 비롯된다는 점을 규명.

방법론

1. Synthetic report generation – 저자들은 먼저 각 RADS 카테고리(예: 전형적인 소견, 경계 사례)에 대한 시나리오 “플랜”을 구축하고 기존 LLM을 활용해 방사선과 전문의 스타일의 보고서를 작성했다.
2. Two‑stage radiologist verification – 첫 번째 검토자는 사실 일관성을 확인했으며, 두 번째 검토자는 올바른 RADS 라벨을 확인하여 고품질의 정답을 확보했다.
3. Model suite – 12개 패밀리(예: LLaMA, Mistral, Falcon)에서 41개의 오픈‑웨이트 SLM을 양자화하여 일반 GPU에서도 효율적으로 실행할 수 있게 했다. GPT‑5.2는 독점 베이스라인으로 사용했다.
4. Prompt design – 모든 모델에 고정된 안내 프롬프트를 제공했으며, 여기서는 RADS 라벨과 요구 출력 형식을 명시적으로 요청했다. 병행하여 가이드를 제외한 제로‑샷 실행도 수행했다.
5. Evaluation metrics –
   • Validity: 모델이 구문적으로 올바른 RADS 라벨을 출력했는가?
   • Accuracy: 라벨이 방사선과 검증된 정답과 일치하는가?
     두 메트릭은 보고서별로 계산한 뒤 전체 벤치마크에 걸쳐 집계했다.

결과 및 발견

• 스케일링 효과: 1 B 이하 파라미터 모델은 유효성 약 90 %와 정확도 45 % 수준이며, 10 B 이상 모델은 유효성 >95 %와 정확도 >70 %로 상승합니다.
• 프롬프트 영향: 가이드 프롬프트는 유효성을 96.7 % (제로샷)에서 99.2 %로, 정확도를 69.6 %에서 78.5 %로 끌어올립니다.
• 복잡도 페널티: 더 세분화된 카테고리를 가진 RADS 스키마(예: PI‑RADS, VI‑RADS)는 정확도가 크게 감소하는데, 이는 주로 잘못된 분류 때문이며 형식이 잘못된 출력 때문은 아닙니다.

Practical Implications

• Clinical decision support – 중간 규모의 오픈‑웨이트 모델(≈20 B)도 서술형 보고서에서 RADS 점수를 신뢰성 있게 추출할 수 있어, 방사선과에서 자동 트리아지, 감사 파이프라인, 품질‑관리 대시보드 등을 구현할 수 있습니다.
• Cost‑effective deployment – 양자화된 SLM은 단일 GPU에서 실행되므로, 병원이나 헬스‑테크 스타트업이 고가의 API 호출 없이도 거의 독점적인 성능을 달성할 수 있습니다.
• Standardization across modalities – RXL‑RADSet이 CT, MRI, 초음파, 유방촬영을 모두 포괄하고 있기 때문에, 하나의 모델을 미세조정하거나 프롬프트만으로 다중 모달리티 보고를 처리할 수 있어 모달리티‑별 파서의 필요성이 줄어듭니다.
• Regulatory reporting – 자동 RADS 할당은 적절한 점수가 없는 보고서를 표시함으로써 (예: 유방암 검진을 위한 BI‑RADS) 규정 준수 요구사항을 충족하는 데 도움을 줍니다.

제한 사항 및 향후 작업

• Synthetic nature – 방사선과 전문의가 검증했지만, 보고서는 LLM에 의해 생성되었으며 실제 음성 기록의 전체 변동성을, 특히 희귀한 경계 사례를 완전히 포착하지 못할 수 있습니다.
• Scope of RADS – 벤치마크는 10개의 RADS 시스템을 다루지만, 소아 방사선과와 같이 많은 세부 전공에서는 추가적인 또는 맞춤형 점수 체계를 사용합니다.
• Model diversity – 양자화된 오픈‑웨이트 모델만 테스트했으며, 더 큰 규모의 희소 활성화 모델이나 검색‑보강 모델은 성능 곡선을 크게 바꿀 수 있습니다.
• Prompt engineering – 본 연구에서는 단일 가이드 프롬프트만 사용했으며, 프롬프트 앙상블이나 체인‑오브‑쓰레드 프롬프트를 탐색하면 폐쇄형 모델과의 격차를 더욱 줄일 수 있습니다.

Bottom line: RXL‑RADSet은 RADS 추출을 위한 매우 필요한, 공개적으로 이용 가능한 기준점을 제공하며, 적절한 프롬프트 전략을 사용하면 개발자들이 이제 폐쇄형 API에만 의존하지 않고도 방사선 보고를 위한 실용적이고 저비용의 LLM 기반 도구를 구축할 수 있음을 시사합니다.

저자

• Kartik Bose
• Abhinandan Kumar
• Raghuraman Soundararajan
• Priya Mudgil
• Samonee Ralmilay
• Niharika Dutta
• Manphool Singhal
• Arun Kumar
• Saugata Sen
• Anurima Patra
• Priya Ghosh
• Abanti Das
• Amit Gupta
• Ashish Verma
• Dipin Sudhakaran
• Ekta Dhamija
• Himangi Unde
• Ishan Kumar
• Krithika Rangarajan
• Prerna Garg
• Rachel Sequeira
• Sudhin Shylendran
• Taruna Yadav
• Tej Pal
• Pankaj Gupta

논문 정보

• arXiv ID: 2601.03232v1
• 카테고리: cs.CL, cs.AI
• 출판일: 2026년 1월 6일
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