DR-GPT的ETDRS-T和RDR分类结果
糖尿病视网膜病变严重程度的ETDRS-T和RDR分类结果数据集，由DR-GPT从医疗报告生成。
基本信息
资源简介
DR-GPT的ETDRS-T和RDR分类结果
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ETDRS-T and RDR classification results of DR-GPT.》。源站首次发布：2024-10-11。
【数据内容】
源站原始描述：Diabetic retinopathy (DR) is a sight-threatening condition caused by diabetes. Screening programmes for DR include eye examinations, where the patient’s fundi are photographed, and the findings, including DR severity, are recorded in the medical report. However, statistical analyses based on DR severity require structured labels that calls for laborious manual annotation process if the report format is unstructured. In this work, we propose a large language model DR-GPT for classification of the…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 5.63 KB。Table 3.xls：application/vnd.ms-excel，5.63 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0297706.t003。
【主题与分类】
源站学科分类：Cell Biology、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified、Biological Sciences not elsewhere classified、Science Policy。主题标签：threatening condition caused、patient &# 8217、large language models、large language model、corresponding fundus images、classify diabetic retinopathy、statistical analyses based、gpt reaches 0、including dr severity、medical report analysis。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/ETDRS-T_and_RDR_classification_results_of_DR-GPT_/27214014
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Jaskari, Joel; Sahlsten, Jaakko; Summanen, Paula; Moilanen, Jukka; Lehtola, Erika; Aho, Marjo; et al. (2024). ETDRS-T and RDR classification results of DR-GPT.. PLOS ONE. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：ETDRS-T and RDR classification results of DR-GPT.
- DOI：10.1371/journal.pone.0297706.t003
- 发布日期：2024-10-11
- 文件数：1 个
- 文件总体积：5.63 KB
- 源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/ETDRS-T_and_RDR_classification_results_of_DR-GPT_/27214014
命令行下载
curl -L -o "Table 3.xls" "https://ndownloader.figshare.com/files/49752669"
文件清单
Table 3.xls（5.63 KB）
文件总体积 5.63 KB（源站 API 实测）。
数据说明
Diabetic retinopathy (DR) is a sight-threatening condition caused by diabetes. Screening programmes for DR include eye examinations, where the patient’s fundi are photographed, and the findings, including DR severity, are recorded in the medical report. However, statistical analyses based on DR severity require structured labels that calls for laborious manual annotation process if the report format is unstructured. In this work, we propose a large language model DR-GPT for classification of the DR severity from unstructured medical reports. On a clinical set of medical reports, DR-GPT reaches 0.975 quadratic weighted Cohen’s kappa using truncated Early Treatment Diabetic Retinopathy Study scale. When DR-GPT annotations for unlabeled data are paired with corresponding fundus images, the additional data improves image classifier performance with statistical significance. Our analysis shows that large language models can be applied for unstructured medical report databases to classify diabetic retinopathy with a variety of applications.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.1371/journal.pone.0297706.t003（source: https://plos.figshare.com/articles/dataset/ETDRS-T_and_RDR_classification_results_of_DR-GPT_/27214014）。
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