RadNLP 2024
RadNLP 2024
RadNLP 2024 (Natural Language Processing for Radiology) とは，放射線医学への自然言語処理の応用を題材としたシェアード・タスク (shared task) です。
主催者チームがタスクとデータを準備・公開し，広く参加者の皆さまから解法を募集することで，オープンな医療データの整備と，医学や人工知能への知見の還元をめざします。
RadNLP 2024は，国立情報学研究所が主催する国際学会 NTCIR-18 の一部 (core task) として開催されます。
News
- 2024-04-16: Japanese / English Track の説明を追加しました。
- 2024-04-14: 公式X (旧Twitter) アカウント (@radnlp_ja) を追加しました。
- 2024-04-14: テーマカラーとキービジュアルを更新しました。
- 2024-03-28: ウェブサイトを公開しました。
タスク概要
目的
RadNLP 2024は，読影レポートからの肺癌の進行度 (ステージ) の判定を題材とします。
読影レポートは画像診断報告書ともよばれる医療文書で，放射線科医がCTやMRIなどの医用画像を診断した内容が詳しく記載されています。
読影レポートには，肺癌のステージを正しく判定するのに必要な情報が多く含まれており，適切な治療方針を決めるうえで重要です。しかし，読影レポートに必ず直接ステージが記載されているとは限りません¹。
RadNLP 2024では，肺癌のステージを自然言語処理によって読影レポートから自動判定することで，肺癌の診療や研究に役立つような手法の開発を目指します。
データセット
[NEW] RadNLP 2024では，日本語・英語の2か国語の読影レポートを使用します:
Japanese Track
243件の日本語読影レポートを使用します。
English Track
243件の英語読影レポートを使用します。
これらのデータは実際の医療機関から取得したものではなく，Radiopaedia で公開されている画像を診断して本タスクのために作成したものです（個人情報は含まれていません）²。このため本タスクの参加者は誰でも，複雑な申請手続きを行うことなく無料でデータセットを利用できます。
2 Nakamura Y et al. Clinical Comparable Corpus Describing the Same Subjects with Different Expressions. Stud Health Technol Inform 2022:290:253-257.
データセットでは日本語読影レポートに加え，それぞれの肺癌のステージを記載した表データ (CSV) を提供します。このT因子・N因子・M因子を読影レポートごとに正しく判定することが本タスクの目的です。
学習用・検証用データでは，正解となるT因子・N因子・M因子が書き込まれています。これを教師ラベルとして利用してください。
| ID | T | N | M |
|---|---|---|---|
| 1 | 3 | 3 | 1 |
| 2 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 3 | 1 | 0 |
| 4 | 2 | 0 | 0 |
| ... | ... | ... | ... |
テスト用データではT因子・N因子・M因子は空欄の状態で提供されますので，自動判定した結果を期間内に主催者宛に送信してください。この正解率によって成績が判定されます。
[NEW] なお，成績は Japanese Track と English Track でそれぞれ独立して判定されます。ご参加はどちらかの Track のみでも，両方でも，どちらでも構いません。
スケジュール
-
2024-03-29: キックオフイベント - 2024-07: 学習用・検証用データセット公開
- 2024-11: 参加登録〆切
- 2024-11: テスト用データセット公開
- 2025-01: 予測結果提出〆切
- 2025-02: 参加者へ成績返却
- 2025-03: 参加者system paper提出〆切 (draft)
- 2025-05: 参加者system paper提出〆切 (camera ready)
- 2025-06-10〜13 (JST): NTCIR-18 カンファレンス (国立情報学研究所にて)
参加登録
参加登録はまだ開始しておりません。
参加登録が始まりましたら，本ページにて改めてご案内いたします。
運営メンバー
Co-chair
中村 優太 Yuta Nakamura
東京大学医学部附属病院 22世紀医療センター コンピュータ画像診断学／予防医学講座
Co-chair
花岡 昇平 Shouhei Hanaoka
東京大学医学部放射線医学教室
Co-chair
荒牧 英治 Eiji Aramaki
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 ソーシャル・コンピューティング研究室
Co-chair
矢田 竣太郎 Shuntaro Yada
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 ソーシャル・コンピューティング研究室
Adviser
藤本 晃司 Koji Fujimoto
京都大学大学院 医学系研究科 リアルワールドデータ研究開発講座
Adviser
Michael Krauthammer
Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich
Adviser
Jonas Kluckert
Institute of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Zurich
協力
お問い合わせ
radnlp [at] googlegroups.com までメールにてご連絡ください ([at] を半角アットマークに変換してください)。
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