Leistungsbewertung von GPT-4 mit Vision bei der Erkennung radiologischer Befunde auf Thorax-Röntgenaufnahmen

核心概念

GPT-4 mit Vision (GPT-4V) zeigt vielversprechendes Potenzial beim Verständnis von Realweltbildern, hat aber eine begrenzte Wirksamkeit bei der Interpretation von Thorax-Röntgenaufnahmen.

要約

In dieser retrospektiven Studie wurde die Leistung von GPT-4V bei der Erkennung radiologischer Befunde aus Thorax-Röntgenaufnahmen untersucht. 100 Thorax-Röntgenaufnahmen mit zugehörigen Radiologieberichten wurden von einem Expertenteam aus Radiologen und Assistenzärzten annotiert, um einen Referenzstandard zu etablieren.

In der Nullshot-Einstellung erreichte GPT-4V bei der Erkennung von ICD-10-Codes allein auf dem NIH-Datensatz eine G&R+/R+ von 12,3%, eine G&R+/G+ von 5,8% und einen F1-Wert von 7,3%. Auf dem MIDRC-Datensatz waren die Werte mit 25,0% (G&R+/R+), 16,8% (G&R+/G+) und 18,2% (F1) deutlich besser. Wenn sowohl die ICD-10-Codes als auch deren Lateralität berücksichtigt wurden, verschlechterten sich die Leistungskennzahlen jedoch erheblich.

In der Few-Shot-Einstellung zeigte GPT-4V eine deutlich verbesserte Leistung auf beiden Datensätzen. Die G&R+/G+- und F1-Werte stiegen signifikant an, während der Anstieg der G&R+/R+-Werte weniger ausgeprägt war.

Insgesamt zeigt die Studie, dass GPT-4V zwar Potenzial beim Verständnis von Realweltbildern hat, aber bei der Interpretation von Thorax-Röntgenaufnahmen noch Einschränkungen aufweist.

統計

Die Erkennung von ICD-10-Codes allein erreichte auf dem NIH-Datensatz eine G&R+/R+ von 12,3%, eine G&R+/G+ von 5,8% und einen F1-Wert von 7,3%.
Auf dem MIDRC-Datensatz waren die Werte mit 25,0% (G&R+/R+), 16,8% (G&R+/G+) und 18,2% (F1) deutlich besser.
Bei der Erkennung von ICD-10-Codes und deren Lateralität sank die Leistung auf dem NIH-Datensatz auf 7,8% (G&R+/R+), 3,5% (G&R+/G+) und 4,5% (F1).
Auf dem MIDRC-Datensatz betrugen die Werte 3,6% (G&R+/R+), 4,9% (G&R+/G+) und 6,4% (F1).

引用

Keine relevanten Zitate identifiziert.

抽出されたキーインサイト

Evaluating GPT-4 with Vision on Detection of Radiological Findings on Chest Radiographs

by Yiliang Zhou... 場所 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15528.pdf

深掘り質問

Wie könnte man die Leistung von GPT-4V bei der Erkennung radiologischer Befunde auf Thorax-Röntgenaufnahmen weiter verbessern?

Um die Leistung von GPT-4V bei der Erkennung radiologischer Befunde auf Thorax-Röntgenaufnahmen weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Erweiterung des Trainingsdatensatzes: Durch die Integration von mehr Thorax-Röntgenaufnahmen in das Training von GPT-4V könnte das Modell eine breitere Vielfalt an radiologischen Befunden lernen und somit seine Erkennungsfähigkeiten verbessern.

Feinabstimmung auf radiologische Daten: Eine spezifische Feinabstimmung des Modells auf radiologische Daten könnte dazu beitragen, dass GPT-4V besser auf die spezifischen Merkmale und Muster von Thorax-Röntgenaufnahmen reagiert.

Integration von Expertenwissen: Die Einbeziehung von Radiologen und medizinischem Fachpersonal in den Trainingsprozess könnte dazu beitragen, dass das Modell relevante klinische Einblicke erhält und seine Genauigkeit bei der Erkennung von radiologischen Befunden verbessert.

Verbesserung der multimodalen Integration: Eine weiterentwickelte Integration von Bild- und Textinformationen in GPT-4V könnte die Fähigkeit des Modells verbessern, komplexe Zusammenhänge zwischen Bildern und radiologischen Befunden zu verstehen.

Welche Einschränkungen und Herausforderungen gibt es bei der Verwendung von KI-Systemen wie GPT-4V in der klinischen Radiologie?

Bei der Verwendung von KI-Systemen wie GPT-4V in der klinischen Radiologie gibt es einige Einschränkungen und Herausforderungen zu beachten:

Datenschutz und Ethik: Der Umgang mit sensiblen Patientendaten erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen und ethische Überlegungen, um die Privatsphäre und Vertraulichkeit zu wahren.

Interpretierbarkeit und Transparenz: KI-Modelle wie GPT-4V können aufgrund ihrer Komplexität schwer interpretierbar sein, was zu Vertrauensproblemen bei den Anwendern führen kann. Es ist wichtig, dass die Entscheidungsfindung des Modells nachvollziehbar ist.

Fehlende Vielfalt im Trainingsdatensatz: Wenn der Trainingsdatensatz nicht ausreichend vielfältig ist, kann dies zu Verzerrungen und ungenauen Ergebnissen führen, insbesondere bei seltenen oder ungewöhnlichen radiologischen Befunden.

Haftungsfragen: Die Klärung von Haftungsfragen im Zusammenhang mit der Verwendung von KI-Systemen in der klinischen Praxis ist entscheidend, um die Verantwortlichkeiten bei Fehlern oder falschen Diagnosen zu klären.

Welche anderen medizinischen Bildgebungsmodalitäten könnten von ähnlichen multimodalen Sprachmodellen profitieren und wie könnte deren Leistung evaluiert werden?

Neben Thorax-Röntgenaufnahmen könnten auch andere medizinische Bildgebungsmodalitäten von ähnlichen multimodalen Sprachmodellen profitieren, wie z.B.:

Magnetresonanztomographie (MRT): MRT-Bilder könnten von multimodalen Sprachmodellen genutzt werden, um radiologische Befunde zu interpretieren und Berichte zu generieren.

Computertomographie (CT): CT-Scans könnten ebenfalls von Sprachmodellen mit visueller Erkennung profitieren, um komplexe Befunde zu analysieren und zu dokumentieren.

Ultraschall: Auch Ultraschallbilder könnten durch multimodale Sprachmodelle verarbeitet werden, um diagnostische Informationen zu extrahieren und zu kommunizieren.

Die Leistung dieser Modelle könnte durch ähnliche Evaluationsmethoden wie im vorliegenden Kontext verbessert werden, z.B. durch die Bewertung von Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und anderen Metriken im Vergleich zu Referenzstandards und Expertenbewertungen. Es ist wichtig, dass die Modelle in der Lage sind, eine Vielzahl von Befunden korrekt zu identifizieren und zu interpretieren, um in der klinischen Praxis nützlich zu sein.