論文の概要: Evaluating Large Language Models for Multimodal Simulated Ophthalmic Decision-Making in Diabetic Retinopathy and Glaucoma Screening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01278v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 01:35:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.974034
• Title: Evaluating Large Language Models for Multimodal Simulated Ophthalmic Decision-Making in Diabetic Retinopathy and Glaucoma Screening
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症および緑内障検診におけるマルチモーダル・シミュレートされた眼科的意思決定のための大規模言語モデルの評価
• Authors: Cindy Lie Tabuse, David Restepo, Carolina Gracitelli, Fernando Korn Malerbi, Caio Regatieri, Luis Filipe Nakayama,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトに基づいて臨床推論をシミュレートすることができるが、眼科におけるそれらの有用性はほとんど解明されていない。 本研究は,GPT-4による網膜底写真の構造的記述の解釈能力について検討した。 300点の注釈付き眼底画像を用いた振り返り診断検査を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.69303106863453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can simulate clinical reasoning based on natural language prompts, but their utility in ophthalmology is largely unexplored. This study evaluated GPT-4's ability to interpret structured textual descriptions of retinal fundus photographs and simulate clinical decisions for diabetic retinopathy (DR) and glaucoma screening, including the impact of adding real or synthetic clinical metadata. We conducted a retrospective diagnostic validation study using 300 annotated fundus images. GPT-4 received structured prompts describing each image, with or without patient metadata. The model was tasked with assigning an ICDR severity score, recommending DR referral, and estimating the cup-to-disc ratio for glaucoma referral. Performance was evaluated using accuracy, macro and weighted F1 scores, and Cohen's kappa. McNemar's test and change rate analysis were used to assess the influence of metadata. GPT-4 showed moderate performance for ICDR classification (accuracy 67.5%, macro F1 0.33, weighted F1 0.67, kappa 0.25), driven mainly by correct identification of normal cases. Performance improved in the binary DR referral task (accuracy 82.3%, F1 0.54, kappa 0.44). For glaucoma referral, performance was poor across all settings (accuracy ~78%, F1 <0.04, kappa <0.03). Metadata inclusion did not significantly affect outcomes (McNemar p > 0.05), and predictions remained consistent across conditions. GPT-4 can simulate basic ophthalmic decision-making from structured prompts but lacks precision for complex tasks. While not suitable for clinical use, LLMs may assist in education, documentation, or image annotation workflows in ophthalmology.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトに基づいて臨床推論をシミュレートすることができるが、眼科におけるそれらの有用性はほとんど解明されていない。 本研究は,GPT-4が網膜基底写真の構造的記述を解釈し,糖尿病網膜症(DR)および緑内障スクリーニングの臨床的決定をシミュレートする能力について検討した。 300点の注釈付き眼底画像を用いた振り返り診断検査を行った。 GPT-4は、患者メタデータの有無にかかわらず、各画像を記述する構造化プロンプトを受信した。 本モデルでは, ICDR重症度スコアの割り当て, DRレファラルの推奨, 緑内障レファラルのカップ対ディスク比の推定を行った。 精度,マクロおよび重み付きF1スコア,コーエンのカッパを用いて評価した。 メタデータの影響を評価するために、McNemarのテストと変更率分析が使用された。 GPT-4はICDR分類の適度な性能を示した(精度67.5%、マクロF1 0.33、重みF1 0.67、カッパ0.25)。 バイナリDR参照タスク(精度82.3%、F1 0.54、Kappa 0.44)のパフォーマンスが改善された。 緑内障の診断では,全設定で成績が不良であった(精度~78%,F1<0.04,Kappa<0.03)。 McNemar p > 0.05) のメタデータの包含は結果に有意な影響を与えず, 予測は条件によって一定であった。 GPT-4は、構造化されたプロンプトから基本的な眼球運動決定をシミュレートできるが、複雑な作業の精度は低い。 臨床用途には適さないが、LLMは眼科における教育、ドキュメンテーション、画像アノテーションのワークフローを支援することができる。

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