| Höhepunkte GPT-4 (ChatGPT; OpenAI) erreichte die Leistung von Radiologen bei der Erkennung von Fehlern in radiologischen Berichten und hat das Potenzial, die Bearbeitungszeit und -kosten zu reduzieren. Wichtigste Ergebnisse ■ Von 200 radiologischen Berichten (Radiographie und Querschnittsbilder) entsprach GPT-4 (ChatGPT; OpenAI) der durchschnittlichen Fehlererkennungsleistung von sechs Radiologen (GPT-4, leitende Radiologen, behandelnde Ärzte und Assistenzärzte: 82,7 %). [124 de 150; IC del 95%: 75,8, 87,9]89,3 % [134 de 150; IC del 95%: 83,4, 93,3]und 80,0 % [120 de 150; ; IC del 95%: 72,9, 85,6], jeweils; p-Wertebereich: 0,522–0,99). ■ GPT-4 erforderte weniger durchschnittliche Lesezeit pro Bericht als der schnellste menschliche Leser in der Studie (3,5 Sekunden ± 0,5). [DE] vs. 25,1 Sekunden ± 20,1; Q ■ GPT-4 führte zu niedrigeren mittleren Korrekturkosten pro Bericht als der kostengünstigste Radiologe (0,03 $ ± 0,01 vs. 0,42 $ ± 0,41; P |
Einführung
Damit radiologische Berichte effektiv sind, müssen Radiologen Genauigkeit und Konsistenz gewährleisten, insbesondere zwischen den Abschnitten „Befunde“ und „Abdrücke“. Vorläufige radiologische Berichte werden in der Regel von Assistenzärzten verfasst und anschließend von zertifizierten Radiologen überprüft und genehmigt. Dieses gesetzlich vorgeschriebene Verfahren erhöht die Genauigkeit, ist jedoch zeit- und ressourcenintensiv. Darüber hinaus führen die zunehmende Arbeitsbelastung des Radiologen, die hohe klinische Belastung und die unzuverlässige Spracherkennung dazu, dass radiologische Berichte anfällig für Probleme sind Fehler.
Eine kürzlich durchgeführte Analyse vorläufiger Bewohnerberichte ergab, dass die häufigsten Meldefehler Verwechslungen von Lateralitätsdiskriminatoren (links, rechts) und eine Fehlregistrierung unbeabsichtigter Deskriptoren mithilfe der Spracherkennung (eins, keine) sind. Wenn diese beiden Fehler nicht behoben werden, können sie schwerwiegende Folgen haben. Korrekturlesetools, die über die grundlegende Rechtschreibprüfung hinausgehen, stehen für die Überprüfung auf diese Fehler nicht routinemäßig zur Verfügung.
GPT-4 (ChatGPT; OpenAI), ein autoregressives großes Sprachmodell, könnte potenzielle Lösungen für diese Herausforderungen bieten. Aktuelle Studien haben mögliche Einsatzmöglichkeiten von GPT-4 in der Patientenversorgung aufgezeigt. Beispielsweise unterstreichen die Umwandlung von Freitext-Radiologieberichten in strukturierte Formate, die automatische Generierung des Druckabschnitts und die Erstellung kompetenter Radiologieberichte (z. B. für Frakturen des distalen Radius) ihren Nutzen bei der Standardisierung der Berichterstattung. Die Rolle von GPT-4 in der Ausbildung und der Wissenserweiterung im Bereich der Radiologie wurde ebenfalls untersucht.
Die Verwendung von GPT-4 für Korrekte radiologische Berichte könnte die Arbeitsbelastung der betreuenden Radiologen verringern und eine Informationsquelle für Assistenzärzte sein, da es radiologische Berichte korrigieren und auf Fehler hinweisen könnte. Dies wäre insbesondere dann von Vorteil, wenn Bewohner keinen Zugriff auf Tools haben, mit denen die von betreuenden Radiologen vorgenommenen Berichtänderungen nachverfolgt werden können. Daher zielte diese Studie darauf ab, die Leistung von GPT-4 bei der Erkennung der häufigsten Fehler und Unstimmigkeiten in radiologischen Berichten zu bewerten und sein Potenzial zur Zeit- und Kostenreduzierung abzuschätzen.
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