推进放射学实践和研究:利用大型语言模型在不完美之中的潜力
Eyal Klang1,2, Lee Alper3, Vera Sorin4
1Division of Data-Driven and Digital Medicine (D3M), Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, 10029-6504, United States.
BJR open
|August 28, 2024
概括
大型语言模型 (LLM) 通过分析文本数据来彻底改变放射学. 尽管存在局限性,但这些人工智能工具提供了宝贵的见解,并提高了更好的患者护理效率.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 是先进的人工智能 (AI) 系统,可以转换自然语言处理 (NLP).
- 最近的NLP进展包括注意力机制和变压器架构,使GPT-4和Gemini等LLM能够生成类似人类的文本.
研究的目的:
- 探索LLMs在放射学中的潜在应用和影响.
- 突出LLM如何提高该领域的学术研究和临床实践.
主要方法:
- 在广泛的数据集上训练的基于变压器的LLM的分析.
- 对LLM在处理文本数据方面的现有能力和局限性的审查.
主要成果:
- 在放射学中,LLM显示了分析大量文本的巨大潜力.
- 这些模型可以生成类似人类的文本,有助于学术和临床任务.
结论:
- 士课程为放射科医生提供了有前途的机会,以获得洞察力和提高工作效率.
- 尽管存在诸如数据依赖性和潜在的不准确性等挑战,但LLM有望改善放射学患者的护理.
