ИИ в радиологии: роль GPT-4 в оценке рентгенограммы грудной клетки

Радиология находится на переднем крае цифровой революции, где искусственный интеллект (ИИ) преобразует традиционные диагностические рабочие процессы. Среди наиболее значительных достижений — применение больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4 от OpenAI. Оснащенный возможностями расширенного анализа данных (ADA), GPT-4 может помочь рентгенологам преодолеть давние проблемы. Радиология сталкивается с нехваткой специалистов с сильными статистическими знаниями, что может ограничить принятие и критическое взаимодействие с инструментами ИИ. В недавней статье, опубликованной в Radiology, рассматриваются возможности GPT-4 ADA в оценке рентгенограмм грудной клетки, демонстрируя, как эта технология может помочь рентгенологам в решении задач, начиная от визуализации данных до разработки моделей машинного обучения.

Препятствия к интеграции ИИ в радиологию

Хотя преимущества ИИ в радиологии становятся все более очевидными, интеграция этих инструментов в клинические условия не обходится без трудностей. Финансовые ограничения, проблемы интеграции ИТ и вопросы валидации остаются постоянными препятствиями для широкого внедрения ИИ. Кроме того, многие рентгенологи не имеют формальной подготовки по статистическим методам, необходимой для понимания и проверки идей, созданных ИИ. Этот пробел не только препятствует интеграции ИИ, но и ограничивает критическую оценку инструментов ИИ, часто заставляя рентгенологов полагаться на результаты ИИ без полного понимания их статистической основы.

Более того, рентгенологи сталкиваются с необходимостью балансировать между клиническими доказательствами и коммерческими интересами поставщиков ИИ, что еще больше усложняет путь к эффективному внедрению ИИ. Здесь GPT-4 ADA предоставляет уникальную возможность. Будучи мощным LLM, способным обрабатывать естественный язык, рассуждать и анализировать данные, GPT-4 ADA предлагает упрощенный, но эффективный интерфейс, который может дать рентгенологам возможность автономно проводить анализ данных без необходимости в обширных статистических или программных знаниях. Демократизируя анализ ИИ, GPT-4 ADA обещает преодолеть технический разрыв, который долгое время препятствовал внедрению ИИ в радиологии.

Применение GPT-4 ADA при оценке рентгенограммы грудной клетки

В недавнем исследовании ученые оценили производительность GPT-4 ADA на наборе данных рентгенограмм грудной клетки у постели больного из университетской больницы RWTH Aachen. Модель была поставлена ​​перед различными аналитическими функциями, включая построение графиков тенденций использования рентгенограмм, выполнение описательного статистического анализа и настройку прогностических моделей для выявления легочных затемнений. Исследование включало 43 788 отчетов о рентгенограммах грудной клетки, сопровождаемых демографическими и лабораторными данными пациентов в отделении интенсивной терапии, что создало сложный набор данных, для эффективного анализа которого обычно требуются передовые технические знания.

GPT-4 ADA автономно выполнила эти задачи, генерируя идеи, сопоставимые с теми, которые были разработаны специализированными моделями. Модель ИИ смогла визуализировать тенденции использования рентгенограмм с течением времени и определить статистические ассоциации в наборе данных, предоставляя как описательные, так и количественные идеи. Для предиктивного моделирования GPT-4 ADA реализовала методы градиентного усиления и модели логистической регрессии для прогнозирования случаев легочной непрозрачности, достигнув площади под кривой (AUC) 0,75, что близко соответствует 0,80 AUC, достигнутому специалистами-людьми.

Несмотря на незначительные статистические неточности, GPT-4 ADA продемонстрировал последовательность и надежность своих выходных данных, предложив рентгенологам доступный инструмент для надежного анализа данных. Исследователи подтвердили анализы, основанные на ИИ, которые были в значительной степени точными, с показателями производительности, такими как чувствительность и специфичность, сопоставимыми с показателями, полученными экспертами. Примечательно, что точность выходных данных GPT-4 ADA сохранялась даже при работе без явного руководства, что подчеркивает его потенциал для автономного анализа в реальных условиях, где участие клинициста может быть ограничено.

Трансформация радиологии с помощью доступных решений на основе искусственного интеллекта

Успешное применение GPT-4 ADA в анализе рентгенограмм грудной клетки имеет далеко идущие последствия для будущего ИИ в радиологии. В будущем LLM могут стать неотъемлемыми инструментами в рутинных диагностических процессах, позволяя рентгенологам переключить свое внимание с технической обработки данных на принятие клинических решений. GPT-4 ADA может снизить зависимость от специализированных навыков в области науки о данных, предоставляя удобный интерфейс, способный выполнять автономный анализ, что способствует более широкому внедрению ИИ в отделениях радиологии.

Однако путь к радиологии, управляемой ИИ, должен быть сбалансирован со строгой проверкой, чтобы гарантировать точность и надежность в клинических контекстах. Внедрение LLM, таких как GPT-4 ADA, потребует постоянной оценки для смягчения потенциальных ошибок и несоответствий. Как показано в исследовании, результаты GPT-4 ADA не были безупречными, а незначительные статистические неточности подчеркивают необходимость постоянного мониторинга и уточнения. Тем не менее, его производительность сигнализирует о преобразующем сдвиге в радиологии, где инструменты, управляемые ИИ, вскоре могут сыграть решающую роль в повышении точности, эффективности и доступности диагностики.

Результаты GPT-4 ADA в этом исследовании подчеркивают его потенциал как ценного инструмента для рентгенологов, предлагая путь к более эффективной оценке рентгенограмм грудной клетки на основе данных. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и расширенным аналитическим возможностям GPT-4 ADA устраняет пробел в знаниях в области статистических и научных навыков, предоставляя рентгенологам возможность принимать обоснованные решения на основе надежных идей, основанных на ИИ. Будущее диагностического анализа вполне может заключаться в доступных LLM, которые сочетают технологическую сложность с ориентированным на пользователя дизайном, в конечном итоге улучшая результаты лечения пациентов с помощью диагностики на основе данных.

Источник: Radiology