MOSAIC: Mehrsprachige, taxonomieunabhängige Radiologie-Report-Klassifikation
Radiologieberichte enthalten wertvolle klinische Informationen, die ohne teure manuelle Annotationen zur Schulung von Bildverarbeitungsmodellen genutzt werden können. Traditionelle Ansätze stoßen dabei an Grenzen: regelbasierte Systeme kämpfen mit sprachlicher Vielfalt, überwachte Modelle benötigen große annotierte Datensätze, und aktuelle LLM‑Lösungen sind oft proprietär oder ressourcenintensiv und daher für den klinischen Einsatz ungeeignet.
