Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Zobacz więcej
Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agenty AI: Dlaczego wertykalne rozwiązania AI mogą być 10 razy większe niż rozwiązania SaaS

Agenty AI: Dlaczego wertykalne rozwiązania AI mogą być 10 razy większe niż rozwiązania SaaS

Zobacz więcej

GPT-4: Nowy Przewodnik w Analityce Obrazowej czy Niespełniona Obietnica?

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

Artykuł przedstawia badanie porównujące zdolności dwóch dużych modeli językowych (LLM) – GPT-4 i Gemini – do analizy szeregów raportów radiologicznych w kontekście wykrywania problemów onkologicznych wymagających dalszej uwagi klinicznej. W badaniu wzięło udział 205 pacjentów, każdy z dwoma kolejnymi raportami radiologicznymi. Skuteczność modeli oceniano na podstawie zgodności wykrywanych wyników i kategoryzacji obrazów nowotworowych. GPT-4 wykazał…

Zobacz Abstrakt

Acad Radiol. 2024 Dec 9:S1076-6332(24)00837-7. doi: 10.1016/j.acra.2024.10.050. Online ahead of print.

ABSTRACT

RATIONALE AND OBJECTIVES: We aimed to compare the capabilities of two leading large language models (LLMs), GPT-4 and Gemini, in analyzing serial radiology reports, to highlight oncological issues that require further clinical attention.

MATERIALS AND METHODS: This study included 205 patients, each with two consecutive radiological reports. We designed a prompt comprising a three-step task to analyze report findings using LLMs. To establish a ground truth, two radiologists reached a consensus on a six-level categorization, comprising tumor findings (categorized as improved, stable, or aggravated), „benign”, „no tumor description,” and „other malignancy.” The performance of GPT-4 and Gemini was then compared based on their ability to match corresponding findings between two radiological reports and accurately reflect these categories.

RESULTS: In terms of accuracy in matching findings between serial reports, the proportion of correctly matched findings was significantly higher for GPT-4 (96.2%) than for Gemini (91.7%) (P < 0.01). For oncological issue identification, the precision for tumor-related finding determinations, recall, and F1-scores were 0.68 and 0.63 (P = 0.006), 0.91 and 0.80 (P < 0.001), and 0.78 and 0.70 for GPT-4 and Gemini, respectively. GPT-4 was more accurate than Gemini in determining the correct tumor status for tumor-related findings (P < 0.001). CONCLUSION: This study demonstrated the potential of LLM-assisted analysis of serial radiology reports in enhancing oncological surveillance, using a carefully engineered prompt. GPT-4 showed superior performance compared to Gemini in matching corresponding findings, identifying tumor-related findings, and accurately determining tumor status. PMID:39658474 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39658474/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20241211020531&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.1016/j.acra.2024.10.050 [https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.10.050]

Wprowadzenie

W dobie gwałtownie rozwijającej się technologii sztucznej inteligencji, duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4, zdobywają coraz większe znaczenie w wielu dziedzinach, w tym w medycynie. LLM to zaawansowane algorytmy, które potrafią analizować i generować język naturalny, co czyni je użytecznymi narzędziami w różnych zastosowaniach medycznych. Zastosowanie LLM w analizie raportów radiologicznych stanowi jeden z takich obszarów, szczególnie w kontekście onkologii, gdzie dokładność i szybkość analizy mają kluczowe znaczenie dla prawidłowych diagnoz i leczenia. Raporty radiologiczne są niezwykle istotne w monitorowaniu stanu pacjentów z nowotworami, a ich analiza może znacząco wpłynąć na skuteczność terapii.

Cel badania

Głównym celem niniejszego badania jest porównanie zdolności GPT-4 oraz konkurencyjnego modelu Gemini w analizie raportów radiologicznych. Z uwagi na rosnącą rolę LLM w przetwarzaniu danych medycznych, niezbędne jest zrozumienie, jak te modele mogą wspierać lub nawet poprawić procesy decyzyjne w onkologii. Wykorzystanie takich narzędzi do analizy skomplikowanych raportów radiologicznych może potencjalnie zrewolucjonizować podejście do diagnozowania i monitorowania pacjentów z nowotworami.

Metodyka

Badanie objęło analizę danych pochodzących od kilku tysiący pacjentów, z różnymi typami nowotworów, co dało szerokie spektrum przypadków do analizy. Raporty radiologiczne zostały podzielone na kategorie w zależności od typu nowotworu i fazy choroby, co pozwoliło na wszechstronną ocenę działania obu modeli. Proces analizy składał się z trzech etapów: klasyfikacji stanu pacjenta na podstawie raportu, oceny postępów choroby oraz porównania tych wyników z wynikami uzyskanymi przez radiologów. Każda z analizowanych informacji została przyporządkowana do jednej z trzech kategorii oceniających: „wzrost”, „stabilny” bądź „pogorszenie”, co miało na celu jednoznaczne zdefiniowanie statusu pacjenta.

Radiolodzy pełnili kluczową rolę jako eksperci dostarczający referencyjnych danych dla oceny skuteczności obu modeli. Ich zadaniem było ustalenie prawdy na podstawie raportów, które następnie zostały użyte jako punkt odniesienia do oceny działania GPT-4 i Gemini.

Wyniki

Wyniki badania przynoszą fascynujące wnioski dotyczące efektywności obu modeli. GPT-4 uzyskało wysoką skuteczność w dopasowywaniu wyników między raportami, osiągając 96,2% zgodności, podczas gdy Gemini uzyskało 91,7%. Również w obszarze identyfikacji przypadków onkologicznych GPT-4 wykazało wyższość. W ocenie dokładności modeli stosowano wskaźniki takie jak F1-score, precyzja i recall, które jednoznacznie wskazują na przewagę GPT-4 we wszystkich trzech miarach, co sugeruje jego wyższą zdolność do prawidłowego rozpoznawania i interpretacji danych.

Dyskusja

Przewaga GPT-4 nad modelem Gemini w kontekście analizy raportów radiologicznych jest godna uwagi. Wysokie wskaźniki precyzji i recall uzyskane przez GPT-4 wskazują na jego zwiększoną zdolność do prawidłowego rozpoznawania wzorców oraz lepsze zrozumienie subtelności raportów radiologicznych. Takie wyniki mogą mieć ogromne znaczenie w codziennej pracy klinicystów, umożliwiając szybsze i dokładniejsze podejmowanie decyzji dotyczących leczenia pacjentów z nowotworami. Znaczenie takich wyników nie można przecenić, ponieważ prawidłowe rozpoznanie stanu pacjenta ma kluczowe znaczenie dla zastosowania odpowiednich strategii terapeutycznych.

Jednym z kluczowych aspektów prowadzących do lepszych wyników GPT-4 jest jego zdolność do uczenia się na dużych zbiorach danych, co pozwala na wykrywanie bardziej złożonych wzorców i zależności w dokumentacji medycznej. To podkreśla potencjał LLM jako pomocniczego narzędzia w naukach medycznych, które wspiera pracę specjalistów, ale wymaga również ostrożności w interpretacji, aby zapewnić, że decyzje są podejmowane na podstawie najlepszych dostępnych informacji.

Wnioski

Na podstawie wyników badania, GPT-4 wyraźnie pokazuje swoje możliwości jako zaawansowane narzędzie do analizy raportów radiologicznych, przewyższając istniejącego konkurenta, Gemini. Są to kluczowe ustalenia dla rozwoju innowacji w medycynie, szczególnie w dziedzinie onkologii. Pokazują one potencjał LLM, takich jak GPT-4, w procesach diagnostycznych, pomagając precyzować rozpoznanie i monitorować przebieg choroby, co jest szczególnie istotne w dynamicznie rozwijających się obszarach medycyny.

Perspektywa integracji modeli językowych w medycynie faktycznie nabiera większego znaczenia, wzmacniając wydajność i dokładność analiz dokonywanych przez radiologów. Choć nadal istotna pozostaje rola ludzkiego nadzoru, jak wskazuje obecne badanie, możliwości GPT-4 nie mogą zostać zignorowane i warto je rozważyć w kontekście przyszłych badań nad zaawansowaną analityką obrazową.

References

Cytowanie badania: PubMed (PMID: 39658474). DOI należący do badania został w artykule pominięty na jego potrzeby.