GPT-4 with Vision Evaluation on Radiological Findings Detection in Chest Radiographs

แนวคิดหลัก

GPT-4V shows potential but limited effectiveness in interpreting real-world chest radiographs.

บทคัดย่อ

この記事は、GPT-4 with Vision（GPT-4V）を使用して胸部X線写真の放射線所見を検出する能力に焦点を当てています。実験では、ゼロショット設定とフューショット設定でのパフォーマンスが評価され、結果はICD-10コードやそれらの対応する側面などに関連して報告されました。結果として、GPT-4Vは一定の性能向上を示しましたが、実世界の胸部X線写真の解釈には限界があることが示唆されました。
Introduction:

胸部X線写真から放射線所見を生成することが医用画像解析で重要である。
Materials & Methods:

100枚の胸部X線写真とレポートが2人の放射線科医と3人のレジデントによって注釈付けされた。
GPT-4 with Vision (GPT-4V):

2023年10月13日版のGPT-4V（OpenAI）が使用された。
Experimental setup:

GPT-4を使用して各自由テキスト放射線レポートを放射線所見表に変換した。
Statistical Analysis:

Cohen's Kappaスコアでインターレーター間一致度を報告した。
Results:

ゼロショット設定およびフューショット設定でのパフォーマンスが報告された。

สถิติ

ゼロショット設定では、NIHデータセットでICD-10コードだけを検出するタスクでは、G&R+/R+は12.3%、F1スコアは7.3%。MIDRCデータセットでは、G&R+/R+は25.0%、F1スコアは18.2%。
フューショット学習では、NIHデータセットでICD-10コードだけを検出するタスクでは、G&R+/R+は12.7%、F1スコアは11.1%。MIDRCデータセットでは、G&R+/R+は35.9%、F1スコアは34.3%。

คำพูด

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

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

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

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

สอบถามเพิ่มเติม

この技術が将来的に臨床現場でどのように活用される可能性がありますか？

将来的に、GPT-4Vのような多モダルLLM技術は臨床現場でさまざまな方法で活用される可能性があります。例えば、医療従事者が画像とテキスト情報を同時に処理する必要がある場面では、この技術を使用して自動化されたレポートや診断支援システムを構築することが考えられます。また、画像診断の精度向上や迅速な結果提供、大規模データセットからの知識獲得なども期待されています。

この技術による自動化が増える中で失われる可能性のある人間的な要素について考えてみましょう。

自動化技術の進歩は効率性や正確性を高める一方で、人間的な要素や専門家の判断力といった重要な側面も失われる可能性があります。例えば、個々の患者への配慮や複雑な症例への適切な対応といった人間らしさや経験則から生じる洞察力は、完全に自動化されたシステムでは再現しづらい部分です。

医用画像解析以外の分野へこの多モダルLLM技術を適用する際に考慮すべき点は何ですか？

他分野へ多モダルLLM技術を適用する際には以下の点を考慮する必要があります：

データセットおよびドメイン特異性：各分野ごとに異なるデータ形式や専門知識を反映したトレーニングデータセット作成およびファインチューニングが不可欠です。
評価基準：他分野では成功指標や評価基準も異なります。そのため、タスク固有の評価基準を明確化し，アルゴリズムパフォーマンス評価方法を調整する必要があります。
エチカル・プライバシー問題：特定領域（法律学・心理学等）では倫理的配慮事項及びプライバシー保護措置強調優先します。
実装コスト：新しいドメインでMLMアプローチ導入時, インフラ整備費用, テクニカルサポート体制強化等投資コスト発生します。

これら全般注意事項把握後, 多モダルLLM 技術名前変更/微調整行って他業界でも利益最大限享受出来そうです。