| Punti salienti GPT-4 (ChatGPT; OpenAI) ha eguagliato le prestazioni dei radiologi nel rilevare errori nei referti radiologici e ha il potenziale per ridurre tempi e costi di elaborazione. Risultati chiave ■ Su 200 referti radiologici (radiografia e immagini in sezione trasversale), GPT-4 (ChatGPT; OpenAI) ha eguagliato le prestazioni medie di rilevamento degli errori di sei radiologi (GPT-4, radiologi senior, medici curanti e specializzandi: 82,7% [124 de 150; IC del 95%: 75,8, 87,9]89,3% [134 de 150; IC del 95%: 83,4, 93,3]e 80,0% [120 de 150; ; IC del 95%: 72,9, 85,6], rispettivamente; intervallo di valori p, 0,522–0,99). ■ GPT-4 ha richiesto un tempo medio di lettura per report inferiore rispetto al lettore umano più veloce nello studio (3,5 secondi ± 0,5 [DE] contro 25,1 secondi ± 20,1, rispettivamente; Q ■ GPT-4 ha comportato un costo medio di correzione per referto inferiore rispetto al radiologo con il miglior rapporto costo-efficacia (rispettivamente 0,03 ± 0,01 USD contro 0,42 ± 0,41 USD; P |
introduzione
Affinché i referti radiologici siano efficaci, i radiologi devono garantire accuratezza e coerenza, soprattutto tra le sezioni dei risultati e delle impronte. I rapporti radiologici preliminari sono generalmente scritti dagli specializzandi e successivamente esaminati e approvati da radiologi certificati. Questo processo richiesto dalla legge aumenta la precisione, ma richiede molto tempo e molte risorse. Inoltre, l’aumento del carico di lavoro dei radiologi, gli ambienti clinici ad alta pressione e il riconoscimento vocale inaffidabile fanno sì che i referti radiologici siano soggetti a errori.
Una recente analisi dei rapporti preliminari dei residenti ha mostrato che gli errori di segnalazione più comuni sono la confusione dei discriminatori di lateralità (sinistra, destra) e la registrazione errata di descrittori involontari utilizzando il riconoscimento vocale (uno, nessuno). Questi due errori, se non corretti, possono avere gravi ripercussioni. Strumenti di correzione di bozze oltre al controllo ortografico di base non sono normalmente disponibili per verificare questi errori.
GPT-4 (ChatGPT; OpenAI), un modello linguistico di grandi dimensioni autoregressivo, può offrire potenziali soluzioni a queste sfide. Studi recenti hanno dimostrato potenziali applicazioni di GPT-4 nella cura dei pazienti. Ad esempio, la trasformazione dei referti radiologici a testo libero in formati strutturati, la generazione automatica della sezione di stampa e la generazione di referti radiologici competenti (ad esempio, per le fratture del radio distale) sottolineano la loro utilità nella standardizzazione dei referti. È stato studiato anche il ruolo di GPT-4 nella formazione e nell’espansione delle conoscenze nel campo della radiologia.
L’uso di GPT-4 per referti radiologici corretti potrebbe alleviare il carico di lavoro della supervisione dei radiologi ed essere una risorsa educativa per i residenti perché potrebbe correggere i referti radiologici e evidenziare gli errori. Ciò sarebbe particolarmente vantaggioso se i residenti non avessero accesso a strumenti che tengano traccia delle modifiche apportate ai referti dai radiologi supervisori. Pertanto, questo studio mirava a valutare le prestazioni di GPT-4 nel rilevare gli errori e le discrepanze più comuni nei referti radiologici e stimare il suo potenziale per ridurre tempi e costi.
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