In einer in diesem Jahr in Radiology veröffentlichten Studie wurde festgestellt, dass GPT-4 tatsächlich zur Überprüfung von Radiologieberichten eingesetzt werden kann und so sensibel ist wie das menschliche Erinnerungsvermögen. Dominatribute war die Arbeit von Dr. Roman J. Gertz, der mit seinem Forschungsteam an der Radiologieabteilung des Universitätsklinikums Köln arbeitete. Die Studie stellte GPT-4 sechs Radiologen mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau gegenüber. Die Studie konzentrierte sich auf die Entdeckung möglicher Fehler in 200 medizinischen Dokumenten des Typs Radiologie, d. h. Röntgenaufnahmen und CT/MRT-Bilder, die zwischen Juni 2023 und Dezember 2023 durchgeführt wurden.
GPT-4 wird das Korrekturlesen in der Radiologie revolutionieren
Die Bewertung ergab, dass GPT-4 eine Erkennungsrate von 82,7 % hatte, was der Sensibilität menschlicher Radiologen sehr ähnlich ist (Hauptquelle). Darüber hinaus war GPT-4 bei der Verarbeitung von Berichten viel schneller als der langsamste menschliche Leser, und die durchschnittlich anfallenden Kosten pro Bericht waren am niedrigsten, was nicht nur auf seine Nützlichkeit hinweist, sondern auch auf sein Potenzial, in Radiologieabteilungen Geld zu sparen.
Dr. Gertz betont, dass KI, wie GPT-4, großes Potenzial für die Einführung in radiologische Abteilungen hat; sie kann zu einer schnellen und präzisen Erstellung angemessener Berichte führen. Die Arbeitsstudie zeigte, dass KI-gesteuerte Korrekturlesetools ein leistungsstarkes Instrument zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung sind, da sie die Kosten radiologischer Operationen und die Fehlerquote senken können.
Von Radiology durchgeführte und sogar im Journal of Radiology veröffentlichte Forschungsarbeiten verschwiegen die Tatsache, dass das allererste Sprachmodell, GPT-4, das vom OpenAI-Projekt entwickelt wurde, gezeigt hat, dass menschliche Radiologen bei der Erkennung von Fehlern in Radiologieberichten eine hohe Genauigkeit aufweisen. Unter der Leitung von Dr. Roman J. Gertz von der Radiologieabteilung des Universitätsklinikums Köln wird die Arbeit des Instituts an der KI mit der Entwicklung der Radiologie verglichen.
Effiziente Fehlererkennung
Dieser Fall wurde durchgeführt, indem 200 Radiologieberichte von Röntgen- und CT-/MRT-Bildern erstellt wurden, die analysiert werden mussten, um zu bewerten, wie GPT-4 im Vergleich zu 6 Radiologen mit unterschiedlichen Erfahrungen abschneidet. Es stellte sich heraus, dass GPT-4 eine hohe Erkennungsgenauigkeit von bis zu 82,7 % erreichte, genau wie ein Radiologe. Diese Effizienz der Fehlererkennung ermöglicht die Erstellung eines detaillierten Berichts in viel kürzerer Zeit.
In der diskutierten Forschung ist die Kosteneffizienz von GPT-4 eine der wichtigsten Stärken. Obwohl es zunächst recht teuer ist, benötigt GPT-4 nach der Bereitstellung weniger Zeit für die Verarbeitung und Überprüfung als Menschen, was zu niedrigeren Durchschnittskosten pro Bericht führt. Diese kostensparende Funktion macht GPT-4 zu einem nützlichen Werkzeug für den Betrieb und die Wartung von Radiologieabteilungen, die Ordnung in ihren Arbeitsabläufen und einen geringeren finanziellen Aufwand anstreben.
Integration in die Gesundheitsversorgung
Gpt4 wird laut Dr. Gertz die wichtigste KI-Technologie sein, die in Radiologieabteilungen integriert werden soll, mit dem Hauptziel, die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern. KI-gestütztes Korrekturlesen hilft Radiologen, die Integrität des Diagnoseberichts sicherzustellen und auf diese Weise die Qualität der Gesundheitsversorgung zu steigern. Darüber hinaus bietet die Verfügbarkeit und die günstigen Preise von GPT-4 für Radiologiedienste eine Technologie, die nicht nur die medizinischen Fehler reduziert, sondern auch die Betriebskosten minimiert.
Es wird erwartet, dass die KI wächst, und im Bereich der Radiologie wird es Studien geben, die die weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich leiten. In diesem Zukunftsszenario behauptet Dr. Gertz, dass GPT-4 oder andere KI-Technologien unverzichtbare Elemente sind, die dazu beitragen, die Diagnostik zu beschleunigen und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Radiologieabteilungen können die Möglichkeiten der KI nutzen, um Probleme in der sich entwickelnden Gesundheitsbranche zu überwinden. KI gewährleistet zeitnahe, präzise und kostengünstige Diagnosedienste für Patienten auf der ganzen Welt.
Dieser Artikel erschien ursprünglich im Medical Express.