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最新のイテレーション チャットGPT は、CT スキャンで付随的な所見を特定するという任務でうまく機能したため、カナダの研究者らは、人気の AI チャットボットが放射線科のワークフローを高速化できるのではないかと疑問を抱いています。 結果は、 アメリカレントゲン学ジャーナル。 [1]
チャットGPT-4 「シングルショット学習」と呼ばれるプロセスを使用して CT レポートを読み取るようにトレーニングされました。このプロセスでは、AI が 2 つの画像を繰り返し使用して比較し、この場合、放射線科医と患者に関連する可能性のある明確な違いを識別できるようになるまでトレーニングされます。
「放射線医学レポートにおける付随的所見を自動的に識別することで、紹介する臨床医に所見を強調したり、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」と研究チームは述べている。 ラジェシュ・バヤナ医師、 から トロント総合病院 書きました。
この研究のために、研究者らは腹部の CT スキャンからなる 1,000 件の放射線医学レポートをランダムに選択し、匿名化しました。これらはすべて病院の記録システムから取得されたものです。 長年の研修後の経験を持つ熟練の放射線科医と、4 年間の実践的な専門知識を持つ医師が独立してレポートを調査し、参照基準を確立しました。
二人は、臨床医にとって重要な重要な要素、特に、1cm未満の副腎結節、膵嚢胞性病変、または血管石灰化の兆候に起因する、検査上の潜在的な新たな悪性腫瘍を強調しました。
その後、10 年の臨床経験を持つ 2 人目の放射線科医が矛盾を解決してから、ChatGPT-4 が画像の分析を担当しました。 F1 スコアは精度の測定に利用され、1 は大規模言語モデルが専門家の精度で偶発的所見のスキャン中に潜在的な懸念を特定できたことを示します。
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