洞見 - 機器學習 - # 大型語言模型在醫學影像中的應用

大型語言模型在技術性 MRI 問答中的表現：比較研究

Q: 除了作為技術參考工具外，LLM 還可以應用於 MRI 實踐的哪些其他方面？

除了作為技術參考工具外，LLM 還可以應用於 MRI 實踐的許多其他方面，例如： 自動化 MRI 工作流程： LLM 可以用於自動化 MRI 工作流程中的各個方面，例如安排預約、生成報告和優化掃描參數。這可以通過減少人為錯誤和提高效率來改善患者的照護。 開發新的 MRI 技術： LLM 可以用於分析大量的 MRI 數據，以識別新的成像技術和生物標記。這可以通過改善疾病的診斷和治療來改善患者的照護。 個人化 MRI 檢查： LLM 可以用於根據患者的個別需求和病史來個人化 MRI 檢查。這可以通過減少不必要的掃描和提高診斷準確性來改善患者的照護。 提供即時品質保證： LLM 可以用於在 MRI 掃描過程中提供即時品質保證。這可以通過識別和糾正可能影響影像品質的問題來改善患者的照護。 促進醫學教育和培訓： LLM 可以用於開發互動式和引人入勝的醫學教育和培訓工具。這可以通過提供標準化的培訓和持續的專業發展機會來改善患者的照護。

Q: 過度依賴 LLM 會不會阻礙 MRI 技術人員的批判性思維和問題解決能力的發展？

是的，過度依賴 LLM 確實有可能阻礙 MRI 技術人員的批判性思維和問題解決能力的發展。如果技術人員過於依賴 LLM 來獲取答案和指導，他們可能會失去獨立思考和解決問題的能力。 為了避免這種情況，重要的是要記住，LLM 應該被視為一種工具，而不是替代人類的專業知識。技術人員應該始終批判性地評估 LLM 提供的資訊，並在必要時尋求其他來源的確認。 此外，重要的是要繼續投資於技術人員的教育和培訓，以確保他們擁有必要的技能和知識，以便在沒有 LLM 協助的情況下有效地工作。

Q: 如果 LLM 提供的資訊有誤，導致影像品質下降或診斷錯誤，誰應該承擔責任？

如果 LLM 提供的資訊有誤，導致影像品質下降或診斷錯誤，責任的歸屬是一個複雜的問題，可能涉及多個方面，包括： LLM 的開發者： 如果 LLM 的設計或訓練存在缺陷，導致其提供錯誤的資訊，則開發者可能要承擔責任。 醫療機構： 如果醫療機構未能正確地實施或使用 LLM，或者未能提供足夠的培訓，則醫療機構可能要承擔責任。 MRI 技術人員： 如果 MRI 技術人員未能批判性地評估 LLM 提供的資訊，或者未能遵循適當的安全規範，則技術人員可能要承擔責任。 在確定責任時，需要考慮具體情況的所有相關因素。重要的是要記住，LLM 是一種相對較新的技術，其在醫療保健領域的使用仍處於起步階段。隨著 LLM 的不斷發展和普及，責任的歸屬問題可能會變得更加清晰。 為了最大程度地降低風險，醫療機構應該制定明確的政策和規範，以規範 LLM 的使用。這些政策應該解決責任、患者安全和數據隱私等問題。

核心概念

大型語言模型在回答技術性 MRI 問題方面表現出很高的準確率，表明它們具有標準化和增強 MRI 實踐的潛力，尤其是在缺乏專家指導的情況下。

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論文資訊
McMillan, A. B. (2024). Performance of Large Language Models in Technical MRI Question Answering: A Comparative Study.  Radiology.
研究目標
本研究旨在系統地評估多種大型語言模型 (LLM) 在回答 MRI 技術問題方面的表現，並探討其作為標準化和增強 MRI 實踐工具的潛力。
研究方法
研究人員從標準化的 MRI 技術人員學習指南中提取了 570 個技術性問題，涵蓋九個 MRI 主題。他們使用 LangChain 框架將這些問題以標準化的文字提示形式提交給多個 LLM，包括閉源模型（如 OpenAI 的 o1 Preview、GPT-4o、GPT-4 Turbo 和 Claude 3.5 Haiku）和開源模型（如 Phi 3.5 Mini、Llama 3.1、smolLM2）。模型的回答使用自動評分協議與正確答案進行比對，並以準確率（即正確答案的比例）作為主要評估指標。
主要發現

OpenAI 的 o1 Preview 模型在所有模型中取得了最高的整體準確率（94%），遠高於隨機猜測的基準線（26.5%）。
GPT-4o 和 o1 Mini 的準確率均為 88%，GPT-4 Turbo 和 Claude 3.5 Haiku 的準確率均為 84%。
在開源模型中，Phi 3.5 Mini 的表現最佳，準確率達到 78%，與一些閉源模型相當。
模型在基本原理和儀器類別中的準確率最高，但在影像加權和對比、歷史、偽影和校正等類別中的準確率較低。
主要結論

LLM 在回答技術性 MRI 問題方面表現出很高的準確率，表明它們具有標準化和增強 MRI 實踐的潛力。
這些模型可以提高不同臨床環境下的影像品質和一致性。
需要進一步的研究來完善 LLM 的臨床應用，並將其整合到 MRI 工作流程中。
研究意義
本研究為 LLM 支持 MRI 操作員提供一致、高品質的影像提供了基礎見解，並可為放射學及其他領域基於 AI 的技術支持系統的未來發展提供參考。
研究限制與未來方向

本研究僅使用了來自單一學習指南的問題，這可能會限制所評估 MRI 概念的多樣性。
大多數表現最佳的模型都是閉源的，這限制了透明度，並阻礙了對影響其表現因素的深入理解。
未來的研究應探索特定領域的微調，並在專門的 MRI 資料集上訓練模型，以增強其對該領域獨特複雜概念的理解。

統計資料

OpenAI 的 o1 Preview 模型在所有模型中取得了最高的整體準確率（94%）。
隨機猜測的基準線為 26.5%。
GPT-4o 和 o1 Mini 的準確率均為 88%。
GPT-4 Turbo 和 Claude 3.5 Haiku 的準確率均為 84%。
開源模型 Phi 3.5 Mini 的準確率達到 78%。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Performance of Large Language Models in Technical MRI Question Answering: A Comparative Study

by Alan B McMil... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.12238.pdf

Performance of Large Language Models in Technical MRI Question Answering: A Comparative Study

深入探究

除了作為技術參考工具外，LLM 還可以應用於 MRI 實踐的哪些其他方面？

除了作為技術參考工具外，LLM 還可以應用於 MRI 實踐的許多其他方面，例如：

自動化 MRI 工作流程： LLM 可以用於自動化 MRI 工作流程中的各個方面，例如安排預約、生成報告和優化掃描參數。這可以通過減少人為錯誤和提高效率來改善患者的照護。
開發新的 MRI 技術： LLM 可以用於分析大量的 MRI 數據，以識別新的成像技術和生物標記。這可以通過改善疾病的診斷和治療來改善患者的照護。
個人化 MRI 檢查： LLM 可以用於根據患者的個別需求和病史來個人化 MRI 檢查。這可以通過減少不必要的掃描和提高診斷準確性來改善患者的照護。
提供即時品質保證： LLM 可以用於在 MRI 掃描過程中提供即時品質保證。這可以通過識別和糾正可能影響影像品質的問題來改善患者的照護。
促進醫學教育和培訓： LLM 可以用於開發互動式和引人入勝的醫學教育和培訓工具。這可以通過提供標準化的培訓和持續的專業發展機會來改善患者的照護。

過度依賴 LLM 會不會阻礙 MRI 技術人員的批判性思維和問題解決能力的發展？

是的，過度依賴 LLM 確實有可能阻礙 MRI 技術人員的批判性思維和問題解決能力的發展。如果技術人員過於依賴 LLM 來獲取答案和指導，他們可能會失去獨立思考和解決問題的能力。
為了避免這種情況，重要的是要記住，LLM 應該被視為一種工具，而不是替代人類的專業知識。技術人員應該始終批判性地評估 LLM 提供的資訊，並在必要時尋求其他來源的確認。
此外，重要的是要繼續投資於技術人員的教育和培訓，以確保他們擁有必要的技能和知識，以便在沒有 LLM 協助的情況下有效地工作。

如果 LLM 提供的資訊有誤，導致影像品質下降或診斷錯誤，誰應該承擔責任？

如果 LLM 提供的資訊有誤，導致影像品質下降或診斷錯誤，責任的歸屬是一個複雜的問題，可能涉及多個方面，包括：

LLM 的開發者： 如果 LLM 的設計或訓練存在缺陷，導致其提供錯誤的資訊，則開發者可能要承擔責任。
醫療機構： 如果醫療機構未能正確地實施或使用 LLM，或者未能提供足夠的培訓，則醫療機構可能要承擔責任。
MRI 技術人員： 如果 MRI 技術人員未能批判性地評估 LLM 提供的資訊，或者未能遵循適當的安全規範，則技術人員可能要承擔責任。
在確定責任時，需要考慮具體情況的所有相關因素。重要的是要記住，LLM 是一種相對較新的技術，其在醫療保健領域的使用仍處於起步階段。隨著 LLM 的不斷發展和普及，責任的歸屬問題可能會變得更加清晰。
為了最大程度地降低風險，醫療機構應該制定明確的政策和規範，以規範 LLM 的使用。這些政策應該解決責任、患者安全和數據隱私等問題。