올해 Radiology에 발표된 연구에서는 실제로 GPT-4가 방사선 보고서 확인에 적용될 수 있으며 인간이 기억하는 만큼 민감한 것으로 나타났습니다. Dominatribute는 Dpt의 연구팀과 함께 일한 Roman J. Gertz 박사의 작품이었습니다. 독일 쾰른 대학병원 방사선과 박사. 이 연구에서는 다양한 수준의 경험을 가진 6명의 방사선 전문의를 대상으로 GPT-4를 배치했습니다. 이번 연구에서는 2023년 6월부터 2023년 12월까지 보관된 엑스레이, CT/MRI 영상 등 방사선학 분야 의료 문서 200건에서 발생할 수 있는 오류를 찾아내는 데 중점을 두었습니다.
방사선 교정 분야의 판도를 바꿀 GPT-4
평가 결과, GPT-4의 검출률은 82.7%로 인간 방사선 전문의의 민감도와 매우 유사한 것으로 나타났다(주요 출처). 게다가 GPT-4는 가장 느린 독자에 비해 보고서 처리 속도가 훨씬 빨랐고 보고서당 평균 발생 비용도 가장 낮았으며 유용성뿐 아니라 방사선과에서 비용을 절감할 수 있는 잠재력도 지적했습니다.
Gertz 박사는 GPT-4와 마찬가지로 AI가 방사선과에 도입될 가능성이 크다고 강조합니다. 이를 통해 빠르고 정확하게 적절한 보고서를 생성할 수 있습니다. 작업 연구에서는 AI 기반 교정 도구가 방사선 수술 비용과 오류율을 줄일 수 있기 때문에 의료 서비스를 개선하는 강력한 도구라는 것을 보여주었습니다.
Radiology에서 수행하고 Journal of Radiology에 발표된 연구에서는 OpenAI 프로젝트에 의해 개발된 최초의 언어 모델인 GPT-4가 방사선 보고서에서 실수를 탐지하는 데 있어서 방사선 전문의의 높은 정확도를 보여주었다는 사실을 숨겼습니다. 독일 쾰른 대학병원 방사선과의 Roman J. Gertz 박사가 지휘하는 이 연구소의 AI 연구는 방사선학의 진화에 비유됩니다.
효율적인 오류 감지
이 사례는 X선 및 CT/MRI 이미지에서 200개의 방사선 보고서를 가져와 수행되었으며, 이를 분석하여 서로 다른 경험을 가진 6명의 방사선 전문의를 대상으로 GPT-4의 성능을 평가해야 합니다. 밝혀진 사실은 GPT-4가 방사선 전문의와 마찬가지로 최대 82.7%의 높은 검출 정확도에 도달했다는 것입니다. 이러한 오류 감지 효율성을 통해 훨씬 더 짧은 시간에 자세한 보고서를 생성할 수 있습니다.
논의된 연구에서 핵심 강점 중 하나는 GPT-4의 비용 효율성입니다. 비용이 꽤 많이 들지만, 우선 GPT-4는 배포 후 인간이 처리하는 것보다 처리하고 확인하는 데 시간이 덜 걸리므로 보고서당 평균 비용이 더 낮습니다. 이러한 비용 절감 기능 덕분에 GPT-4는 작업 흐름의 질서를 추구하고 재정적 지출을 낮추는 방사선과의 운영 및 유지 관리에 유용한 도구가 됩니다.
의료에 통합
Gertz 박사의 관찰에 따르면 Gpt4는 환자 치료 결과 개선을 주요 목표로 하여 방사선과에 통합될 핵심 AI 기술이 될 것입니다. AI 지원 교정은 방사선 조사에서 진단 보고서의 무결성을 확인하고 이를 통해 의료 서비스 제공에 품질을 제공하는 데 도움이 됩니다. 그 외에도 방사선 서비스 수요 중 GPT-4의 가용성과 저렴한 요금은 의료 오류를 줄일 뿐만 아니라 운영 비용도 최소화하는 기술을 제공합니다.
AI는 성장할 것으로 예상되며, 방사선학 분야에서는 해당 분야의 추가 연구 및 개발을 안내하는 연구가 나올 것입니다. 이 미래 시나리오에서 Gertz 박사는 GPT -4 또는 기타 AI 기술이 진단을 가속화하고 의료 품질을 향상시키는 데 도움이 되는 필수 요소라고 주장합니다. 방사선과에서는 AI 기능을 활용하여 진화하는 의료 산업의 문제를 극복할 수 있습니다. AI는 전 세계 환자에게 시기적절하고 정확하며 비용 효과적인 진단 서비스를 보장합니다.
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