自動化されたコブの角度での画像処理を備えた大型言語モデル
Jonathan Gibson1, Sanika Kharwadkar2, Chuck Lam1
1College of Medical and Dental Sciences, University of Birmingham, Birmingham, UK.
まとめ
現在の大型言語モデル (LLM) は,脊椎病の評価のためのコブ角の測定の精度が限られていることを示しています. AIのツールは,脊髄変形分析のための臨床統合前にさらなる開発を必要とします.
科学分野:
- 医学イメージング分析
- 医療における人工知能
- 脊髄の変形の評価について
背景:
- 脊椎病の重さは,X線写真で測定されたコブ角によって定量化されます.
- 人工知能 (AI) の臨床ワークフローへの統合は,脊髄変形分類におけるその有用性について疑問を投げかけています.
- 臨床応用における主要な大型言語モデル (LLM) の能力を評価することは極めて重要です.
研究 の 目的:
- 4つの著名なLLM (ChatGPT,Gemini,Perplexity,Grok) の診断精度を評価し,脊椎椎病のX線写真からコブの角度を計算する.
- これらのLLMの性能を放射線科医の測定値と比較するために.
- コブ角の決定におけるAIの可用性と臨床的適用性を評価する.
主な方法:
- 122人の脊椎病患者のX線写真を含む横断的な研究.
- Horosソフトウェアを基準標準として用いて,フェローシップで訓練された放射線科医による独立したコブ角計算.
- 4人のLLMによってX線写真が分析され,脊椎病の種類を特定し,オーバーレイを生成し,コブ角を計算し,その後統計分析が行われました.
主要な成果:
- GeminiとChatGPTは,重要な制限を示しており,Geminiは測定結果を出せず,ChatGPTは大きなエラー (MAE 58.6° ± 45.9°) を出していた.
- PerplexityとGrokは,すべてのケースの推定値を提供したが,平均差はそれぞれ18.8° (±13.3°) と24.2° (±18.3°) であった.
- AIモデルでは,S型脊椎病を正確に特定したり,コブ角測定の臨床的に許容される差 (≤10%) を満たしたりすることはありませんでした.
結論:
- 商業的に利用可能なLLMは,現在,脊椎病における臨床コブ角測定に十分な精度を示していません.
- テストされたモデルの中でPerplexityとGrokがより優れたパフォーマンスを示したが,いずれも臨床的に許容される精度を達成しなかった.
- 脊髄変形評価における信頼性の高い臨床統合のために,専門的なAIツールの開発が必要である.
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