今年Radiology誌に発表された研究では、GPT-4は確かに放射線科レポートのチェックに応用でき、人間の記憶と同じくらい感度が高いことがわかった。Dominatributeは、ドイツのケルン大学病院放射線科の研究チームと協力したRoman J. Gertz博士の研究である。この研究では、GPT-4をさまざまな経験レベルの放射線科医6名と比較した。この研究では、2023年6月から2023年12月の間に行われる放射線科（X線やCT/MRI画像）の医療文書200件における間違いの可能性の発見に重点が置かれていた。

GPT-4は放射線科校正のゲームチェンジャーとなる

評価の結果、GPT-4 の検出率は 82.7% で、人間の放射線科医 (主な情報源) の感度とほぼ同等であることが明らかになりました。さらに、GPT-4 は、最も遅い人間の読影者と比較してレポートの処理速度がはるかに速く、レポート 1 件あたりの平均発生コストが最も低く、その有用性だけでなく、放射線科でのコスト削減の可能性も示しています。

ゲルツ博士は、GPT-4 のような AI は放射線科に導入できる大きな可能性を秘めており、適切なレポートを迅速かつ正確に作成できると強調しています。この研究により、AI 駆動の校正ツールは放射線科手術のコストとエラー率を削減できるため、医療サービスを改善するための強力なツールであることが示されました。

放射線学研究所が実施し、放射線学ジャーナルにも掲載された研究では、OpenAIプロジェクトが開発した史上初の言語モデルGPT-4が、放射線学レポートの誤り検出において人間の放射線科医の高い精度を示したという事実が隠されていた。ドイツのケルン大学病院放射線科のローマン・J・ゲルツ博士が指揮する同研究所のAI研究は、放射線学の進化に例えられる。

効率的なエラー検出

このケースでは、X 線と CT/MRI 画像から 200 件の放射線レポートを取得し、それらを分析して、経験の異なる 6 人の放射線科医に対して GPT-4 のパフォーマンスを評価する必要がありました。明らかになった事実は、GPT-4 が放射線科医と同様に最大 82.7% の高い検出精度を達成したということです。このエラー検出の効率性により、より短時間で詳細なレポートを生成できるようになります。

議論された研究において、GPT-4 の重要な強みの 1 つはコスト効率です。最初はかなり高価ですが、導入後は GPT-4 の処理と検証にかかる時間が人間よりも短く、レポートあたりの平均コストが低くなります。このコスト削減機能により、GPT-4 はワークフローの秩序と費用の削減を求める放射線科の運用と保守に役立つツールになります。

ヘルスケアへの統合

ゲルツ博士の見解によると、GPT4 は放射線科に統合される主要な AI 技術となり、主な目的は患者の治療成果を向上させることです。AI 支援による校正により、放射線科は診断レポートの完全性を確認でき、医療サービスの質が向上します。それに加えて、放射線科サービス需要における GPT-4 の可用性と手頃な料金により、医療ミスを削減するだけでなく、運用コストを最小限に抑える技術が提供されます。

AI は成長が見込まれており、放射線科の分野では、その分野のさらなる研究開発を導く研究が行われるでしょう。この将来のシナリオでは、Gertz 博士は、GPT-4 やその他の AI 技術は、診断を加速し、医療の質を高めるために不可欠な要素であると主張しています。放射線科は、AI 機能を活用して、進化する医療業界の問題を克服することができます。AI は、世界中の患者にタイムリーで正確、かつ費用対効果の高い診断サービスを保証します。

この記事はもともとMedical Expressに掲載されました。