In einer in diesem Jahr in Radiology veröffentlichten Studie wurde festgestellt, dass GPT-4 tatsächlich zur Überprüfung radiologischer Berichte eingesetzt werden kann und so empfindlich ist, wie Menschen es in Erinnerung haben. Dominatribute war die Arbeit von Dr. Roman J. Gertz, der mit seinem Forschungsteam vom Dpt. für Radiologie an der Universitätsklinik Köln. In der Studie wurde GPT-4 mit sechs Radiologen mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau verglichen. Die Forschung konzentrierte sich auf die Entdeckung möglicher Fehler in 200 medizinischen Dokumenten aus den Bereichen Radiologie, also Röntgenaufnahmen und CT/MRT-Bildgebung, die zwischen Juni 2023 und Dezember 2023 erfasst wurden.
GPT-4 soll das Korrekturlesen in der Radiologie revolutionieren
Die Bewertung ergab, dass GPT-4 eine Erkennungsrate von 82,7 % hatte, was der Empfindlichkeit menschlicher Radiologen sehr ähnlich ist (Hauptquelle). Darüber hinaus war GPT-4 bei der Verarbeitung von Berichten viel schneller als der langsamste menschliche Leser, und die durchschnittlichen Kosten pro Bericht waren am niedrigsten, was nicht nur auf seinen Nutzen, sondern auch auf sein Potenzial zur Kosteneinsparung in Radiologieabteilungen hinweist.
Dr. Gertz betont, dass KI wie GPT-4 großes Potenzial für die Einführung in radiologischen Abteilungen hat; Es kann schnell und präzise zu einer geeigneten Berichterstellung führen. Die Arbeitsstudie zeigte, dass KI-gesteuerte Korrekturlesetools ein leistungsstarkes Instrument zur Verbesserung der Gesundheitsdienste sind, da sie die Kosten radiologischer Operationen und die Fehlerquote senken können.
Von Radiology durchgeführte und sogar im Journal of Radiology veröffentlichte Untersuchungen verschleierten die Tatsache, dass das erste Sprachmodell, GPT-4, das vom OpenAI-Projekt entwickelt wurde, eine hohe Genauigkeit menschlicher Radiologen bei der Erkennung von Fehlern in radiologischen Berichten gezeigt hat. Unter der Leitung von Dr. Roman J. Gertz von der Abteilung für Radiologie des Universitätsklinikums Köln wird die Arbeit des Instituts zur KI mit der Entwicklung der Radiologie verglichen.
Effiziente Fehlererkennung
Dieser Fall wurde durchgeführt, indem 200 radiologische Berichte aus Röntgen- und CT/MRT-Bildern erstellt wurden, die analysiert werden müssen, um zu bewerten, wie GPT-4 im Vergleich zu 6 Radiologen mit unterschiedlichen Erfahrungen abschneidet. Es stellte sich heraus, dass GPT-4 eine hohe Erkennungsgenauigkeit von bis zu 82,7 % erreichte, genau wie ein Radiologe. Diese Effizienz der Fehlererkennung ermöglicht die Erstellung eines detaillierten Berichts in viel kürzerer Zeit.
In der diskutierten Forschung ist eine der Hauptstärken die Kosteneffizienz von GPT-4. Obwohl es zunächst recht teuer ist, benötigt GPT-4 nach der Bereitstellung weniger Zeit für die Verarbeitung und Überprüfung als Menschen, was zu niedrigeren durchschnittlichen Kosten pro Bericht führt. Diese kostensparende Funktion macht GPT-4 zu einem nützlichen Werkzeug für den Betrieb und die Wartung von Radiologieabteilungen, die Ordnung in ihren Arbeitsabläufen und einen geringeren finanziellen Aufwand anstreben.
Integration in das Gesundheitswesen
Laut Dr. Gertz‘ Beobachtung wird Gpt4 die wichtigste KI-Technologie sein, die in Radiologieabteilungen integriert wird, mit dem Hauptziel, die Ergebnisse der Patientenversorgung zu verbessern. KI-gestütztes Korrekturlesen trägt dazu bei, dass Strahlungen die Integrität des Diagnoseberichts sicherstellen und auf diese Weise die Qualität der Gesundheitsversorgung verbessern. Darüber hinaus bieten die Verfügbarkeit und die erschwinglichen Preise von GPT-4 bei der Nachfrage nach Bestrahlungsdiensten die Technologie, die nicht nur medizinische Fehler reduziert, sondern auch die Betriebskosten minimiert.
Es wird erwartet, dass die KI wachsen wird, und im Bereich der Radiologie wird es Studien geben, die die weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich leiten werden. In diesem Zukunftsszenario sind laut Dr. Gertz GPT-4 oder andere KI-Technologien unverzichtbare Elemente, die dazu beitragen, die Diagnose zu beschleunigen und die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern. Radiologieabteilungen können KI-Funktionen nutzen, um Probleme in der sich entwickelnden Gesundheitsbranche zu meistern. KI gewährleistet zeitnahe, präzise und kostengünstige Diagnosedienste für Patienten auf der ganzen Welt.
Dieser Artikel erschien ursprünglich in Medical Express .
