Согласно исследованию, опубликованному  в Журнале Американской коллегии хирургов , ChatGPT-4 может точно классифицировать кисты поджелудочной железы на изображениях МРТ и КТ.

Группа ученых из Мемориального онкологического центра имени Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке обнаружила, что большая языковая модель (LLM) «эквивалентна человеческой способности определять и классифицировать девять клинических переменных, используемых для мониторинга прогрессирования кисты поджелудочной железы», — результат, который может улучшить уход за пациентами.

«Чаще всего мне задают вопрос: „Какова вероятность того, что эта киста перерастёт в рак?“», — заявил соавтор исследования, доктор медицины Кевин К. Соарес, в заявлении, опубликованном Американской коллегией хирургов, издателем журнала. «Теперь у нас есть эффективный способ анализировать результаты МРТ и КТ тысяч пациентов и давать им более точные ответы. Этот подход значительно снижает тревожность и помогает пациентам чувствовать себя увереннее при принятии решений о лечении».

Кисты поджелудочной железы встречаются часто и требуют постоянного наблюдения, поскольку некоторые из них перерастают в рак и требуют хирургического вмешательства, объяснили исследователи, но «ручной сбор рентгенологических данных в реестрах кист поджелудочной железы для извлечения данных и продольной оценки требует много времени и ограничивает широкое внедрение».

Авторы отметили, что искусственный интеллект может помочь в решении этой задачи. Чтобы изучить его потенциал, группа под руководством первого автора, доктора медицинских наук Анкура Шуби, провела экспериментальное исследование, в котором ChatGPT-4 использовался для оценки данных 3198 МРТ и КТ 991 взрослого, находившегося под наблюдением по поводу кист поджелудочной железы, сравнивая результаты LLM с результатами, полученными от радиологов. Шуби и его коллеги поручили LLM определить девять параметров, используемых для мониторинга прогрессирования кист: размер кисты, размер главного панкреатического протока, количество поражений, расширение главного панкреатического протока на 5 мм или более, расширение боковых протоков, наличие солидного компонента, кальцифицированное поражение, атрофия поджелудочной железы и панкреатит.

В целом, исследователи обнаружили, что ChatGPT-4 продемонстрировал «почти идеальную точность» по сравнению с картой рентгенолога. Они также сообщили следующее:

• Среди категориальных переменных (т. е. количества поражений и расширения главного панкреатического протока) точность LLM варьировалась от 97% для поражений с твердым компонентом до 99% для кальцифицированных поражений.
• Среди непрерывных переменных (размер кисты и размер главного панкреатического протока) точность варьировалась от 92% до 97% соответственно.

«ChatGPT-4 — гораздо более эффективный и экономичный подход, позволяющий исследователям сосредоточиться на анализе данных и обеспечении качества, а не на процессе изучения каждой диаграммы», — сказал Соарес. «Наше исследование показало, что этот подход с использованием ИИ практически так же точен, как и ручной подход, который является золотым стандартом».  

Авторы предупредили, что исследование использовало только один источник ИИ, поэтому его результаты ограничены использованными данными. Они отметили необходимость дополнительных исследований.

«Дальнейшее применение этой работы может способствовать развитию моделей наблюдения на основе искусственного интеллекта», — заключила группа.

Полную версию исследования можно найти здесь .

Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.