Laut einem Team in Cleveland zeigen die meisten veröffentlichten Artikel, in denen chatgpt in der Radiologie getestet wird, dass die Technologie eine beeindruckende Leistung bietet, obwohl es weiterhin Möglichkeiten zur Verbesserung gibt.
Eine Gruppe unter der Leitung von Dr. Kaustav Bera vom University Hospitals Cleveland Medical Center untersuchte die veröffentlichte Literatur zu ChatGPT und Radiologie über einen Zeitraum von neun Monaten seit ihrer Veröffentlichung und erläuterte detailliert den Umfang der Arbeit. Die Ergebnisse des Teams wurden am 20. Oktober veröffentlicht Aktuelle Probleme in der diagnostischen Radiologie.
„Während in den Mainstream-Nachrichten die bevorstehende KI-Apokalypse und der KI-Doomerismus im Vordergrund standen, wobei ChatGPT allen die Jobs wegnahm und allwissend und allwissend war, arbeitete die Wissenschaft hart daran, ihre Macht auf unzählige verschiedene Arten zu nutzen“, sagte der Gruppe schrieb.
Bera und Kollegen führten eine Literaturrecherche durch und identifizierten 51 Artikel, die zwischen dem 26. Januar und dem 14. August zu ChatGPT und Radiologie/Bildgebung veröffentlicht wurden. Bei 23 Artikeln handelte es sich um Originalrecherchen, während der Rest Rezensionen und Perspektiven oder kurze Mitteilungen enthielt.
Die meisten Artikel erörterten die Vielschichtigkeit des Tools und untersuchten seine potenziellen Auswirkungen auf praktisch jeden Aspekt der Radiologie, von der Aufklärung der Patienten über die Vorabautorisierung, die Protokollauswahl, die Generierung von Differentialdiagnosen bis hin zur Strukturierung radiologischer Berichte, schrieb die Gruppe.
Darüber hinaus veröffentlichten 10 verschiedene Zeitschriften diese Artikel, wobei die Impact-Faktoren für die Zeitschriften zwischen 1,2 und 19,7 lagen. Der allgemeine Veröffentlichungstrend deutete auf einen Anstieg der Anzahl der Artikel im Laufe der Zeit hin und erreichte mit 16 Veröffentlichungen im Juli ihren Höhepunkt.
Für eine quantitative Analyse schlossen die Forscher 23 Originalforschungsartikel und 17 Nicht-Originalforschungsartikel ein und schlossen 11 Briefe als Antworten auf frühere Artikel aus. Sie entwickelten ein Bewertungssystem, das auf mehreren Fragen basiert („Ist die Frage, die der Artikel beantwortet, für Radiologen wichtig?“ und „Wie streng sind die Materialien und Methoden?“), wobei zwei erfahrene akademische Radiologen die Studien dann auswerteten.
Den Ergebnissen zufolge lag die durchschnittliche Punktzahl für Originalforschung bei 3,20 von 5 (über fünf Fragen), während die Durchschnittspunktzahl für nicht originelle Forschung 1,17 von 2 (über sechs Fragen) betrug.
„Bei der objektiven Bewertung der Leistung der veröffentlichten Artikel stellten wir fest, dass die meisten Artikel von hoher Qualität waren, was angesichts der Tatsache, dass ChatGPT erst seit neun Monaten existiert, beeindruckend ist“, schrieben die Forscher.
Sie stellten fest, dass Forscher und Radiologen in erster Linie Wege finden mussten, wie ChatGPT trotz seiner Unfähigkeit, Bilder zu analysieren und auf textbasierte Eingabeaufforderungen angewiesen zu sein, helfen könnte, da die Radiologie ein bildreiches Feld ist.
Obwohl es „noch am Anfang“ sei, schrieb die Gruppe, seien die ersten Anzeichen äußerst vielversprechend; Mit der Zeit und weiteren technologischen Verbesserungen kann dies den Bereich der Radiologie erheblich revolutionieren, insbesondere bei nichtinterpretativen Aufgaben.
„Dies erfordert mehr Forschung und die Beseitigung der Einschränkungen der Technologie, von denen die wichtigsten gemeldeten Inkonsistenzen einschließlich der Erzeugung sachlich falscher Informationen (Halluzinationen) sind“, schlussfolgerte die Gruppe.
Der vollständige Artikel ist verfügbar Hier.
