ChatGPT-Immagine Credit Università Metropolitana di Osaka
L’emergere e i successivi progressi di grandi modelli linguistici (LLM) come la serie GPT hanno recentemente dominato il discorso tecnologico globale. Questi modelli rappresentano una nuova frontiera nell’intelligenza artificiale, utilizzando tecniche di apprendimento automatico per elaborare e generare il linguaggio in un modo che rivaleggia con la complessità e le sfumature a livello umano. La rapida evoluzione e l’impatto diffuso degli LLM sono diventati un fenomeno globale, stimolando discussioni sulle loro potenziali applicazioni e implicazioni. Inoltre, l’introduzione di chatbot come Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), che utilizzano questi grandi modelli linguistici per generare conversazioni, ha reso più facile utilizzare questi modelli in un formato conversazionale.
Con l’avanzare dell’intelligenza artificiale, i suoi usi e le sue capacità nelle applicazioni del mondo reale continuano a raggiungere nuove vette che potrebbero persino superare l’esperienza umana. Nel campo della radiologia, dove una diagnosi corretta è fondamentale per garantire un’adeguata assistenza al paziente, grandi modelli linguistici come ChatGPT, potrebbero migliorare l’accuratezza o almeno offrire una buona seconda opinione.
Nell’ambito degli LLM, la serie GPT, in particolare, ha ottenuto una notevole attenzione. Molte applicazioni sono state esplorate nel campo della radiologia. Tra queste, il potenziale di GPT per assistere nella diagnosi dai risultati delle immagini è degno di nota perché tali capacità potrebbero integrare gli aspetti essenziali della pratica clinica quotidiana e della formazione. Due studi mostrano il potenziale di GPT-4 per generare diagnosi differenziali nel campo della neuroradiologia. Uno studio utilizza il “Caso della settimana” dell’American Journal of Neuroradiology, e l’altro studio utilizza i casi della “Freiburg Neuropathology Case Conference” della rivista Clinical Neuroradiology. Inoltre, modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4 hanno mostrato un potenziale diagnostico differenziale in sottospecialità al di là del campo della neuroradiologia.
Per testarne il potenziale, il dottorando Yasuhito Mitsuyama e il team del Professore associato Daiju Ueda presso la Graduate School of Medicine dell’Università Metropolitana di Osaka, hanno guidato i ricercatori nel confronto delle prestazioni diagnostiche di ChatGPT basato su GPT-4 e dei radiologi, su 150 referti MRI preoperatori di tumori cerebrali. Sulla base di queste note cliniche giornaliere scritte in giapponese, è stato chiesto a ChatGPT, a due neuroradiologi certificati e a tre radiologi generali, di fornire diagnosi differenziali e una diagnosi finale.
Successivamente, la loro accuratezza è stata calcolata in base alla diagnosi effettiva del tumore dopo la sua rimozione. I risultati sono stati del 73% per ChatGPT, una media del 72% per i neuroradiologi e una media del 68% per i radiologi generali. Inoltre, l’accuratezza della diagnosi finale di ChatGPT variava a seconda che il referto clinico fosse stato redatto da un neuroradiologo o da un radiologo generale. L’accuratezza con i referti dei neuroradiologi era dell’80%, rispetto al 60% quando si utilizzavano i referti dei radiologi generali.
Riassunto grafico
“Questi risultati suggeriscono che ChatGPT può essere utile per la diagnosi preoperatoria tramite risonanza magnetica dei tumori cerebrali“, ha affermato lo studente laureato Mitsuyama.
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“In futuro intendiamo studiare modelli linguistici di grandi dimensioni in altri campi della diagnostica per immagini, allo scopo di ridurre il carico di lavoro dei medici, migliorare l’accuratezza diagnostica e utilizzare l’intelligenza artificiale per supportare gli ambienti educativi“, dice Yasuhito Mitsuyama, Università metropolitana di Osaka.