健康

大規模言語モデルは癌のステージングにはまだ対応できていない

大規模言語モデルは近年急速に進歩していますが、フリーテキストレポートを使用して癌のステージを分類することに関しては、人間の放射線科医にはまだ匹敵しません。 がんのステージングは通常、画像レポートから関連情報を抽出する臨床医によって行われます。この場合の問題は、この情報が経験レベルの異なる放射線科医によって作成されたフリーテキスト レポートから得られることが多く、レポートにばらつきや不一致が生じる可能性があることです。ステージングを実行するプロバイダーの専門知識によっては、時間のかかるプロセスになることもあります。 この問題の解決策として、LLM の推進が提案されています。 「医療専門家自身も、その分野の専門知識と経験のレベルはさまざまです」と、韓国のバイオメディカル科学技術融合研究所放射線科の医学博士、博士のヨン・ジュ・ジョン氏とその同僚は指摘しています。「法学修士は、放射線レポートから肺がんのステージング情報を抽出するのに役立つ可能性があります。法学修士のこのような役割は、ステージング評価を行う医療専門家のスキルレベルに応じて、さまざまなメリットをもたらす可能性があります。」 最近の研究では、 アメリカレントゲン学ジャーナル 胸部CTとFDG PET/CTのフリーテキストレポートを使用して肺がんのステージを判定する、OpenAIのLLMであるChatGPTの異なるバージョン（GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5）の能力を評価した。結果として得られたステージグループは、経験レベルの異なる6人の人間の読影者（参照基準を決定した放射線科医よりも経験の浅いフェローシップ訓練を受けた放射線科医2人、フェロー2人、研修医2人）のステージグループと比較された。 #大規模言語モデルは癌のステージングにはまだ対応できていない