健康

乳房イメージングでChatGPTとAIを使用することについて放射線科医が考えていること

今、彼女は、彼女が見ている不正確さのために、この技術にはまだ人間の関与と監督が必要だと言いました。「うまくいけば、それは時間の経過とともに改善され、いつか私たちはLLMSのレポートを生成したり、人間や放射線科医の関与もなくレポートを簡素化する段階に到達するでしょう。しかし、この時点では、患者のケアを助けるためにLLMを信頼し、快適に使用するために快適に取り組むべきことがまだあると思います」とバールは説明しました。特にマンモグラフィのスクリーニングのためのAIベースのコンピューター支援検出（CAD）を通じて、乳房イメージングにおける意思決定サポートのためにAIを使用していることは、より広い採用を求めていますが、彼女はまだ正確さについて多くの質問があると述べました。大規模な言語モデルが放射線学の準備ができていないことに関する懸念Bahlは最近、乳房イメージングレポートのBi-Rads評価カテゴリを生成するために使用されているChatGptの研究に関与しましたが、技術は不足していました。「生成AIから得た出力とはかなり矛盾していました。まったく同じ入力、まったく同じレポートを与えても、症例のサブセットで異なるBi-Radsの分類を取得します。 Bahlはまた、LLMSの「幻覚効果」について警告しました。ここでは、モデルが一見もっともらしいが不正確な反応を生成します。「LLMSを使用して放射線レポートを簡素化して患者に理解できるようにしたり、CHAT GPTや他のLLMを使用してクエリに答えたり、患者の質問に答えたりする場合、リアルタイムで展開する前に100％正しいことを確認する必要があります」と彼女は強調しました。乳がん検出に対するAIの影響AIアプリケーションのもう1つの重要な領域は、がん検出です。 Bahlのチームは、マンモグラフィのスクリーニングにおける間隔がん率を低下させるAIベースのCADの能力を調査しました。彼女は、AIベースのCADが間隔癌の3分の1を以前に検出した可能性があることを発見しました。RSNA 2024のAIへの関心RSNA 2024でのAIへの関心は明白でした。 AIベースのCADに関するものと、AIの倫理的考慮事項に関する別のセッションを含むBahlのセッションがよく出席しました。「特に多くの出席者がシカゴに到着したばかりの日曜日に、私はその投票に驚いた」と彼女は言った。 「聴衆の世論調査では、参加者の60％が、乳房イメージングの練習ですでにAIを使用していることを示しました。これは、聴衆がAIに興味のある人に偏っている可能性が高いと考えられていました。」 #乳房イメージングでChatGPTとAIを使用することについて放射線科医が考えていること