日本語で書かれた現実世界の情報を使用する大規模な言語モデルは、神経放射線科医と同等の精度を示します。
人工知能が進歩するにつれて、現実世界のアプリケーションにおけるその使用と機能は、人間の専門知識を超える可能性さえある新たな高みに到達し続けています。放射線医学の分野では、適切な患者ケアを確保するために正しい診断が不可欠であり、ChatGPT などの大規模な言語モデルは精度を向上させるか、少なくとも適切なセカンドオピニオンを提供できる可能性があります。
その可能性をテストするために、大阪首都大学大学院医学系研究科の大学院生光山康人氏と上田大樹准教授のチームは、研究者らを率いて、150件の術前脳腫瘍MRIレポートに対するGPT-4ベースのChatGPTと放射線科医の診断性能を比較した。日本語で書かれたこれらの毎日の臨床ノートに基づいて、ChatGPT、認定神経放射線科医 2 名、一般放射線科医 3 名に鑑別診断と最終診断を依頼しました。
その後、腫瘍切除後の実際の診断に基づいてその精度が計算されました。結果は、ChatGPT で 73%、神経放射線科医の平均 72%、一般放射線科医の平均 68% でした。さらに、ChatGPT の最終診断精度は、臨床レポートが神経放射線科医によって書かれたか、一般の放射線科医によって書かれたかによって異なりました。神経放射線科医のレポートの精度は 80% でしたが、一般の放射線科医のレポートを使用した場合は 60% でした。
「これらの結果は、ChatGPTが脳腫瘍の術前MRI診断に有用であることを示唆しています」と大学院生の光山氏は述べた。 「将来的には、医師の負担軽減、診断精度の向上、教育環境へのAI活用などを目的として、他の画像診断分野でも大規模な言語モデルを研究していきたいと考えています。」
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2024-10-01 20:32:55