論文の概要: GPT-4V(ision) Unsuitable for Clinical Care and Education: A Clinician-Evaluated Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12046v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 17:06:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 07:46:43.527344
• Title: GPT-4V(ision) Unsuitable for Clinical Care and Education: A Clinician-Evaluated Assessment
• Title（参考訳）: GPT-4V(ision)は臨床医療・教育に適さない:臨床医による評価
• Authors: Senthujan Senkaiahliyan, Augustin Toma, Jun Ma, An-Wen Chan, Andrew Ha, Kevin R. An, Hrishikesh Suresh, Barry Rubin, Bo Wang,
• Abstract要約: GPT-4Vは画像の一般的な解釈のために最近開発された。 また, GPT-4Vの熟練度は, 様々な医療条件で評価された。 GPT-4Vの診断精度と臨床的意思決定能力は乏しく、患者の安全性にリスクをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.321623278767821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: OpenAI's large multimodal model, GPT-4V(ision), was recently developed for general image interpretation. However, less is known about its capabilities with medical image interpretation and diagnosis. Board-certified physicians and senior residents assessed GPT-4V's proficiency across a range of medical conditions using imaging modalities such as CT scans, MRIs, ECGs, and clinical photographs. Although GPT-4V is able to identify and explain medical images, its diagnostic accuracy and clinical decision-making abilities are poor, posing risks to patient safety. Despite the potential that large language models may have in enhancing medical education and delivery, the current limitations of GPT-4V in interpreting medical images reinforces the importance of appropriate caution when using it for clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: OpenAIの大規模マルチモーダルモデルであるGPT-4V(ision)は、画像の一般的な解釈のために最近開発された。 しかし、医用画像の解釈と診断の能力についてはあまり知られていない。 検診医や高齢者は、CTスキャン、MRI、心電図、臨床写真などの画像モダリティを用いて、GPT-4Vの習熟度を幅広い医療条件で評価した。 GPT-4Vは医用画像の識別と説明が可能であるが、診断精度と臨床診断能力は乏しく、患者の安全性にリスクをもたらす。 大規模言語モデルが医療教育やデリバリーの強化に寄与する可能性にもかかわらず、医学画像の解釈におけるGPT-4Vの現在の限界は、臨床的な意思決定に使用する際の適切な注意力の重要性を増している。

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