KI verbessert Diagnosebildgebung: GPT-4 konkurrenzfähig, aber Radiologen bleiben unverzichtbar

Lesezeit: 2 Minuten
Durch Kathy Schmidt
- in
AI-Diagnosebildgebung im Vergleich zu Radiologieergebnissen

BerlinEine aktuelle Studie untersuchte, wie generative KI-Modelle die diagnostische Bildgebung verbessern können. Unter der Leitung von Dr. Daisuke Horiuchi und Associate Professor Daiju Ueda von der Osaka Metropolitan University verglich das Forschungsteam die Genauigkeit von ChatGPT mit der von Radiologen. Sie analysierten 106 Fälle aus der muskuloskelettalen Radiologie unter Einbeziehung der Patientenhistorie, Bilder und Befunde und werteten diese mit GPT-4 und GPT-4 mit Vision (GPT-4V) aus.

Schlüsselergebnisse der Studie umfassen:

  • GPT-4 übertrifft GPT-4V in der Diagnostik
  • GPT-4 erreicht das Leistungsniveau von Radiologie-Assistenzärzten
  • Die Genauigkeit von ChatGPT ist geringer als die von zertifizierten Radiologen

Die Ergebnisse zeigen, dass AI-Modelle wie GPT-4 zwar nützlich sind, jedoch ausgebildete Radiologen noch nicht ersetzen können. Die Studie hebt sowohl die aktuellen Schwächen als auch das Potenzial der KI im Gesundheitswesen hervor. Mit fortschreitender Verbesserung der KI könnte sie insbesondere bei der Diagnosestellung helfen, wenn ein erfahrener Radiologe nicht sofort zur Verfügung steht.

Der Einsatz von KI in der diagnostischen Bildgebung ermöglicht eine schnelle Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Dies verkürzt die Diagnosezeit erheblich, was besonders in hektischen Umgebungen, in denen Radiologen viele Fälle bearbeiten müssen, von großem Nutzen ist. Darüber hinaus können KI-Modelle ohne Pause arbeiten und ermüden dabei nicht, wodurch sie Details erkennen können, die Menschen aufgrund von Müdigkeit oder Unaufmerksamkeit übersehen könnten.

Die Nutzung von KI in der Medizin bringt große Herausforderungen und ethische Probleme mit sich. Ärzte können oft nicht nachvollziehen, wie KI zu ihren Entscheidungen kommt, was es schwer macht, den Ergebnissen zu vertrauen. Zudem hängt die Effektivität der KI stark von der Qualität der eingehenden Daten ab. Schlechte oder inkonsistente Bilddaten können zu falschen Diagnosen führen, was für Patienten gefährlich sein kann.

Der Einsatz von KI in der medizinischen Diagnostik erfordert sorgfältige Beachtung von Datenschutz und Sicherheit. Die Patientendaten, die zur Schulung dieser Modelle verwendet werden, müssen verantwortungsvoll verwaltet werden, um Lecks zu vermeiden. Gesundheitsinstitutionen brauchen klare Richtlinien, um gesetzlichen und ethischen Vorgaben zu entsprechen.

Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von KI-Modellen sind unerlässlich. Da sich medizinisches Wissen und Bildgebungstechnologien weiterentwickeln, müssen die KI-Anwendungen angepasst werden, um neue Entdeckungen und Standards zu integrieren. Ein Abgleich der KI-Leistung mit etablierten Diagnosekriterien und die Einbindung von Teams aus verschiedenen Fachbereichen können dazu beitragen, ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Generative KI-Modelle wie GPT-4 könnten die diagnostische Bildgebung verbessern, aber sie können menschliche Experten noch nicht vollständig ersetzen. Der Einsatz von KI in diagnostischen Prozessen erfordert sorgfältige Überlegungen zu ihren Grenzen, ethischen Fragen und der Notwendigkeit fortlaufender Überprüfungen. Wenn diese Herausforderungen gemeistert werden, kann KI ein wertvolles Werkzeug zur Unterstützung menschlicher Radiologen werden.

Die Studie wird hier veröffentlicht:

http://dx.doi.org/10.1007/s00330-024-10902-5

und seine offizielle Zitation - einschließlich Autoren und Zeitschrift - lautet

Daisuke Horiuchi, Hiroyuki Tatekawa, Tatsushi Oura, Taro Shimono, Shannon L. Walston, Hirotaka Takita, Shu Matsushita, Yasuhito Mitsuyama, Yukio Miki, Daiju Ueda. ChatGPT’s diagnostic performance based on textual vs. visual information compared to radiologists’ diagnostic performance in musculoskeletal radiology. European Radiology, 2024; DOI: 10.1007/s00330-024-10902-5
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