Недавнее исследование, опубликованное в журнале Radiology, показало, что большие языковые модели, такие как GPT-4, способны обнаруживать ошибки в радиологических отчетах с такой же эффективностью, как и профессиональные радиологи.
Главный автор исследования, доктор Роман Дж. Герц, резидент отделения радиологии Университетской больницы Кельна в Кёльне, Германия, отметил, что предыдущие исследования уже показали потенциал применения GPT-4 в различных этапах пациентского пути в радиологии. Однако, это первое исследование, которое сравнивает эффективность GPT-4 с человеческими радиологами в обнаружении ошибок в радиологических отчетах.
Исследование включало анализ 200 радиологических отчетов, в которые были намеренно внесены 150 ошибок из пяти категорий. Шесть радиологов (два старших радиолога, два аттендинга и два резидента) и GPT-4 были задействованы для обнаружения этих ошибок.
Результаты исследования показали, что GPT-4 обнаружил 82.7% ошибок, что немного меньше, чем лучший старший радиолог (94.7%). Тем не менее, GPT-4 потребовал меньше времени на обработку отчета, чем самый быстрый человек, и использование GPT-4 привело к более низкой стоимости коррекции отчета по сравнению с самым экономичным радиологом.
Эти результаты указывают на потенциал внедрения ИИ в отделения радиологии для оптимизации рабочего процесса, улучшения точности отчетов и обеспечения своевременной диагностики, что способствует улучшению результатов здравоохранения для пациентов.