Ihre Genauigkeit erfordert jedoch eine gründliche Bewertung für eine optimale zukünftige Verwendung.
Dr. Daisuke Horiuchi und außerordentlicher Professor Daiju Ueda von der Graduate School of Medicine der Osaka Metropolitan University leiteten ein Forschungsteam, um die diagnostische Genauigkeit von ChatG mit der von Radiologen zu vergleichen.
Die Studie umfasste 106 muskuloskelettale Radiologiefälle, einschließlich Krankengeschichten, Bildern und Bildgebungsbefunden der Patienten.
Für die Studie wurden Fallinformationen in zwei Versionen des KI-Modells, GPT-4 und GPT-4 mit Vision (GPT-4V), eingegeben, um Diagnosen zu erstellen. Die gleichen Fälle wurden einem Assistenzarzt für Radiologie und einem staatlich geprüften Radiologen vorgestellt, die mit der Feststellung der Diagnosen beauftragt wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass GPT-4 GPT-4V übertraf und die diagnostische Genauigkeit von Assistenzärzten in der Radiologie erreichte. Es wurde jedoch festgestellt, dass die diagnostische Genauigkeit von ChatGPT im Vergleich zu der von staatlich geprüften Radiologen unterdurchschnittlich ist.
Dr. Horiuchi kommentierte die Ergebnisse wie folgt: „Die Ergebnisse dieser Studie deuten zwar darauf hin, dass ChatG für die diagnostische Bildgebung nützlich sein könnte, seine Genauigkeit ist jedoch nicht mit der eines zertifizierten Radiologen zu vergleichen.“ Darüber hinaus legt diese Studie nahe, dass seine Leistung als Diagnoseinstrument vollständig verstanden werden muss, bevor es verwendet werden kann.“
Er betonte auch die rasanten Fortschritte in der generativen KI und verwies auf die Erwartung, dass sie in naher Zukunft zu einem Hilfsmittel in der diagnostischen Bildgebung werden könnte.
Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift European Radiology veröffentlicht. Sie verdeutlichen das Potenzial und die Grenzen der generativen KI in der medizinischen Diagnostik und unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Forschung vor einer breiten klinischen Anwendung, obwohl sie in diesem schnell aufkeimenden Technologiezeitalter ihren Zweck gut erfüllt.
Dr. Daisuke Horiuchi und außerordentlicher Professor Daiju Ueda von der Graduate School of Medicine der Osaka Metropolitan University leiteten ein Forschungsteam, um die diagnostische Genauigkeit von ChatG mit der von Radiologen zu vergleichen.
Die Studie umfasste 106 muskuloskelettale Radiologiefälle, einschließlich Krankengeschichten, Bildern und Bildgebungsbefunden der Patienten.
Für die Studie wurden Fallinformationen in zwei Versionen des KI-Modells, GPT-4 und GPT-4 mit Vision (GPT-4V), eingegeben, um Diagnosen zu erstellen. Die gleichen Fälle wurden einem Assistenzarzt für Radiologie und einem staatlich geprüften Radiologen vorgestellt, die mit der Feststellung der Diagnosen beauftragt wurden.
Die Ergebnisse zeigten, dass GPT-4 GPT-4V übertraf und die diagnostische Genauigkeit von Assistenzärzten in der Radiologie erreichte. Es wurde jedoch festgestellt, dass die diagnostische Genauigkeit von ChatGPT im Vergleich zu der von staatlich geprüften Radiologen unterdurchschnittlich ist.
Dr. Horiuchi kommentierte die Ergebnisse wie folgt: „Die Ergebnisse dieser Studie deuten zwar darauf hin, dass ChatG für die diagnostische Bildgebung nützlich sein könnte, seine Genauigkeit ist jedoch nicht mit der eines zertifizierten Radiologen zu vergleichen.“ Darüber hinaus legt diese Studie nahe, dass seine Leistung als Diagnoseinstrument vollständig verstanden werden muss, bevor es verwendet werden kann.“
Er betonte auch die rasanten Fortschritte in der generativen KI und verwies auf die Erwartung, dass sie in naher Zukunft zu einem Hilfsmittel in der diagnostischen Bildgebung werden könnte.
Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift European Radiology veröffentlicht. Sie verdeutlichen das Potenzial und die Grenzen der generativen KI in der medizinischen Diagnostik und unterstreichen die Notwendigkeit weiterer Forschung vor einer breiten klinischen Anwendung, obwohl sie in diesem schnell aufkeimenden Technologiezeitalter ihren Zweck gut erfüllt.
