骨スキャンのAI支援解釈:AI主導の核画像解釈におけるChatGPT-4oとTFDA承認の骨シンチグラフィープラットフォームの性能比較

科学分野:

• 核医学は,核医学である.
• 医療イメージングにおける人工知能
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.

背景:

• ChatGPT-4oのような人工知能 (AI) や大型言語モデル (LLM) は,診断支援のための医療画像に登場しています.
• 核医学,特に骨シンチグラフィ (BS) のためのそれらの有用性は,ほとんど未知のままです.
• この研究では,ChatGPT-4oと,骨転移を検出するためにBS画像を解釈するための専用BSプラットフォームを評価しています.

研究 の 目的:

• ChatGPT-4oと台湾食品医薬品局 (TFDA) 認可の骨シンチグラフィー (BS) プラットフォームがBS画像を解釈する能力を評価する.
• 骨転移の検出と局所化における彼らのパフォーマンスを評価するために.
• 彼らの解釈の精度を,認定核医学医師と比較するために.

主な方法:

• 合計52枚のBS画像が分析されました.
• 3つの解釈方法が採用されました:認定医 (ゴールドスタンダード),ChatGPT-4oマルチモダル画像分析,BSプラットフォーム.
• 性能は,バイナリー分類と9つの事前に定義された解剖学的な領域における病変の局所化を用いて評価されました.

主要な成果:

• ChatGPT-4oは,バイナリ分類で84.6%の精度を達成し,BSプラットフォームの82.7%に匹敵しました.
• ChatGPT-4oは,32.5%の精度と13.3%の感度で,病変の局所化において著しく低いパフォーマンスを示しました.
• BSプラットフォームは, 80.3%の精度と 64.9%の感度で,より高い地域精度を示しました.

結論:

• ChatGPT-4oは骨転移の検出と報告の起草のための予備的な可能性を示しているが,臨床用途の病変の局所化不良によって制限されている.
• 専門のBSプラットフォームは,この研究でより一貫した地域的精度を示しました.
• これらの発見は,臨床展開ではなく,報告支援の実現可能性を示唆し,核医学におけるLLMのための領域特有のトレーニングとより大きなマルチセンター研究の必要性を強調しています.