画像診断に生成AIは有用か？骨軟部放射線領域で、ChatGPTと放射線科医の診断精度を比較

2024年7月25日

医学研究科
プレスリリース

ポイント

◇専門的な知識が必要な放射線画像診断において、骨軟部放射線領域^※¹におけるChatGPTと放射線科医の診断精度を比較。
◇性能を十分に理解した上でのChatGPTの利用は、画像診断に有用である可能性が示された。

概要

大阪公立大学大学院医学研究科放射線診断学・IVR学の堀内大右研究医、人工知能学の植田大樹准教授らの研究グループは、骨軟部放射線領域の画像診断症例106例を対象とし、①GPT-4-based ChatGPT^※²、②GPT-4V^※³-based ChatGPT、放射線科医（③放射線科専攻医、④放射線診断専門医）の診断精度を比較したところ、高い方から④、③および①、②の順であることが分かりました。この結果より、ChatGPTは画像診断に有用である可能性が示されました。一方で、現時点ではChatGPTの診断精度は放射線診断専門医には及ばないため、本研究は、診断ツールとしての性能を十分に理解した上で、活用する必要があることを示唆しています。

本研究成果は、2024年7月12日、国際学術誌「European Radiology」にオンライン掲載されました。

＜研究者からのコメント＞

ChatGPTの診断精度は、現時点では放射線科専攻医と同程度で、放射線診断専門医には及ばないという結果でしたが、ChatGPTをはじめとする生成AIは日々進歩しており、将来的には画像診断の補助ツールになると期待しています。今後も生成AIの画像診断への応用について、引き続き研究を行っていきたいと考えています。

掲載誌情報

【発表雑誌】 European Radiology
【論文名】 ChatGPT's diagnostic performance based on textual vs. visual information compared to radiologists' diagnostic performance in musculoskeletal radiology
【著者】 Daisuke Horiuchi, Hiroyuki Tatekawa, Tatsushi Oura, Taro Shimono, Shannon L. Walston, Hirotaka Takita, Shu Matsushita, Yasuhito Mitsuyama, Yukio Miki, Daiju Ueda
【掲載URL】 https://doi.org/10.1007/s00330-024-10902-5

用語解説

※1 骨軟部放射線領域：整形外科領域を中心とする骨・関節・軟部組織に関する画像診断分野。
※2 ChatGPT：Chat Generative Pre-trained Transformer。自然な対話ができる生成AI。
※3 GPT-4V： GPT-4 with vision。画像自体を処理することができるGPT。

研究内容に関する問い合わせ先

【研究内容に関する問い合わせ先】
大阪公立大学大学院医学研究科
堀内大右（ほりうちだいすけ）
TEL：06-6645-3831
E-mail：s21324f[at]omu.ac.jp
※[at]を@に変更してください。

報道に関する問い合わせ先

大阪公立大学広報課
担当：谷
TEL：06-6605-3411
E-mail：koho-list[at]ml.omu.ac.jp
※[at]を@に変更してください。

プレスリリース全文.pdf（PDF文書：407.6KB）

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