ChatGPT のような生成 AI ツールは放射線科ワークフローを高速化できる可能性がある

ChatGPT のような人工知能ツールは、放射線科のワークフローの高速化に大きく役立ちます。 新しい研究がAmerican Journal of Roentgenologyに掲載されました。

「」と題された研究放射線科レポートの偶発的所見を特定するためのシングルショット学習による GPT-4 の使用「」は、ChatGPT が CT スキャンの識別などのタスクをどのように実行できるかを紹介したため、カナダの研究者を不意を突いたものでした。研究によると、生成 AI は、類似した画像を繰り返し照射することで CT スキャンを区別するようにトレーニングできるとのことです。

ChatGPT が放射線学のワークフローを高速化できるかどうかを理解するために、カナダの科学者らは、「シングルショット学習」と呼ばれるプロセスを利用して、CT スキャン レポートを読み取るように ChatGPT-4 を訓練しました。 この手法では、2 つの画像を繰り返し比較することで生成 AI プラットフォームをトレーニングしました。

GPT-4 は、画像内の微細な違いを識別できるようになるまで、2 枚の CT スキャン画像を繰り返し与えられました。 これらの違いは症例ごとに異なり、患者と放射線科医に関係する可能性があります。 研究者らは、これにより放射線科医を含む医療専門家の負担が軽減され、重篤な疾患の診断が迅速化される可能性があると考えている。

トロント総合病院で実験を行ったチームの研究者の一人であるラジェシュ・バヤナ博士は、「放射線医学報告書における付随的所見の自動識別は、その所見を臨床医に紹介することを強調したり、管理を自動化したり、集団健康への取り組みを促進したりすることで、患者ケアを改善できる可能性がある」と述べた。 」

これは、英国のカーディフ大学の研究者が、 乳がんの検出と診断を強化する生成 AI。

科学者たちは、ChatGPT-4 をテストおよびトレーニングするために、1,000 件の放射線医学レポートをランダムに選択して分析しました。 すべての報告は、トロント総合病院の記録から採取された腹部 CT スキャンでした。

AI の精度は、4 年の経験を持つ医師と、トレーニング後の経験を何年も持つ経験豊富な放射線科医によって設定された標準基準によってさらにチェックされました。 どちらも、1 センチメートル未満の副腎結節測定から生じる潜在的な新たな悪性腫瘍、膵臓病変または血管石灰化など、分析対象となる GPT-4 の特定のベンチマークを設定しています。

副腎結節はしこりまたは組織の増殖であり、通常の状況では健康を脅かすものではありません。 しかし、ホルモン産生の異常や悪性腫瘍が見つかることもあります。 したがって、病気の診断には効果的な市場となります。

血管石灰化は血管内のミネラル沈着であり、閉塞、アテローム性動脈硬化、その他の心臓の問題を示す可能性があります。

これらのマーカーは、放射線科医が CT スキャンの変化を理解し、適切な診断を行うために不可欠でした。 これが確立されると、10 年以上の臨床経験を持つ経験豊富な放射線科医が、画像の ChatGPT 分析で矛盾がないかチェックし、スコアを使用して解決しました。

放射線医学レポートに示される F1 スコアは、生成 AI 分析がどの程度正確であったかを示します。 スコア 1 は、大規模言語モデルが、専門家によるチェックが必要な CT スキャン内の潜在的な懸念領域を特定したことを意味します。

分析の結果、ChatGPT-4 は F1 スコア 1 を示し、CT スキャン レポートで副腎結節を正確に識別できることが示されました。血管石灰化と膵臓病変の場合、F1 スコアはそれぞれ 0.99 と 0.91 であり、後に放射線科医によって確認されました。

これらの結果は、ChatGPT が画像の初期掃引を実行し、追加の識別を通じてエラーを削減したここでのみ、訓練を受けた放射線科医が検出できたものと同様でした。 AI が CT スキャン後のワークフローに統合されるため、これは放射線科の時間を節約するのに役立つ可能性があります。

この研究は、最近次のように述べた世界保健機関の見解を反映しています。 AI は診断の迅速化に役立つ可能性がある そして新薬の開発。

研究者らは研究の中で、病院スタッフによる偶発的所見の管理が一般的にどのように誤っているかを強調しており、そのため「報告書の自動識別は可視性を高めたり検査を部分的に自動化したりすることで管理を改善できる可能性がある」と強調した。

AIが電子医療記録に組み込まれた場合、大規模な言語モデルの柔軟性により、ケアを改善する新たな機会が提供されるだろうと研究では述べている。