上海交大&上海AI Lab發布178頁GPT-4V醫療案例測評，首次全面揭秘GPT-4V醫療領域視覺表現ArXiv連結：https://arxiv.org/abs/2310.09909其他論文下載地址：百度雲： https ://pan.baidu.com/s/11xV8MkUfmF3emJQH9awtcw?pwd=krk2Google Drive：https://drive.google.com/file/d/1HPvPDwhgpOwxi2sYH3_xrcaoXjBGSWhK9/view?usp=sharing智慧的發展近來取得了巨大進步，尤其是OpenAI的GPT-4，其在問答、知識方面展現出的強大能力點亮了AI領域的尤里卡時刻，引起了公眾的普遍關注。 GPT-4V(ision)是OpenAI最新的多模態基礎模型。相較於GPT-4，它增加了影像與語音的輸入能力。該研究則旨在透過案例分析評估GPT-4V(ision)在多模態醫療診斷領域的性能，總共展現並分析共計了128（92個放射學評估案例，20個病理學評估案例以及16個定位案例）個案例共277張圖像的GPT-4V問答實例（註：本文不會涉及案例展示，請參閱原始論文查看具體的案例展示與分析）。總結而言，原作者希望系統的評估GPT-4V如下的多種能力：GPT-4V 能否辨識醫學影像的模態和影像位置？識別各種模態（如 X 光、CT、核磁共振成像、超音波和病理）並識別這些影像中的成像位置，是進行更複雜診斷的基礎。 GPT-4V 能否定位醫學影像中的不同解剖結構？精確定位影像中的特定解剖結構對識別異常、確保正確處理潛在問題至關重要。 GPT-4V 能否發現並定位醫學影像中的異常？檢測異常，如 腫瘤、骨折或感染是醫學影像分析的主要目標。在臨床環境中，可靠的人工智慧模型不僅需要發現這些異常，還需要準確定位，以便進行有針對性的介入或治療。 GPT-4V 能否結合多張影像進行診斷？醫學診斷往往需要綜合不同影像模態或視圖的訊息，進行整體觀察。因此探究 GPT-4V 組合和分析多圖資訊的能力至關重要。 GPT-4V 能否撰寫醫療報告，描述異常情況和相關的正常結果？對於放射科醫生和病理學家來說，撰寫報告是一項耗時的工作。如果 GPT-4V 在這過程中提供幫助，產生準確且與臨床相關的報告，無疑將提高整個工作流程的效率。 GPT-4V 能否在解讀醫學影像時整合病患病史？患者的基本資訊和既往病史會在很大程度上影響對當前醫學影像的解讀。在模型預測過程中如果能綜合考慮到這些資訊去分析影像將使分析更加個人化，也更加準確。 GPT-4V 能否在多輪互動中保持一致性和記憶性？在某些醫療場景中，單輪分析可能是不夠的。在長時間的對話或分析過程中，尤其是在複雜的醫療環境中，保持對資料認知的連續性至關重要。原論文的評估涵蓋了17 個醫學系統，包括：中樞神經系統、頭頸部、心臟、胸部和腹部、 頭頸部、心臟、胸部、血液、肝膽、胃腸、泌尿、婦科、產科、乳房、肛門、腹部、 婦科、產科、乳房科、肌肉骨骼科、脊椎科、血管科、腫瘤科、創傷科、兒科影像來自日常臨床使用的8 種模態，包括： X 光、電腦斷層掃描(CT) 、磁振造影(MRI)、正子斷層掃描(PET)、數位減影血管攝影(DSA)、 乳房X 光照相術、超音波檢查和病理學檢查。
論文指出，儘管GPT-4V 在區分醫學影像模態和解剖結構方面表現出色，但在疾病診斷和產生綜合報告方面仍面臨巨大挑戰。這些發現表明，大型多模態模型在電腦視覺和自然語言處理方面取得了顯著進展，但仍不足以支持真實的醫療應用和臨床決策。
測試案例挑選
原論文的放射學問答來自[Radiopaedia](https://radiopaedia.org/)，圖像直接從網頁下載，定位案例來自多個醫學公開分割數據集，病理圖像則取自[PathologyOutlines](https://www.pathologyoutlines.com/)。在挑選案例時，作者全面考慮了以下方面：
在影像處理方面，作者也做瞭如下規範化以確保輸入影像的品質：
L'article original a été testé à l'aide de la [version Web] de GPT-4V (https://chat.openai.com/). Lors de la première série de questions-réponses, les utilisateurs saisiront des images, puis plusieurs séries de questions-réponses commenceront. Afin d'éviter toute influence mutuelle du contexte, pour chaque nouveau cas, une nouvelle fenêtre de questions-réponses sera créée pour les questions-réponses.
Le rouge sur l'image indique une erreur, le jaune indique une incertitude et le vert indique que c'est correct. Les couleurs dans Référence indiquent la base du jugement correspondant. Les phrases qui ne sont pas colorées obligent les lecteurs à juger de leur propre exactitude. Pour plus de cas et d’analyses de cas, veuillez vous référer à l’article original.
Évaluation pathologique
Toutes les images subissent deux tours de dialogue.
Round 1
Demandez si vous pouvez générer un rapport basé uniquement sur les images d'entrée.
Objectif : évaluer si GPT-4V peut identifier la modalité de l'image et l'origine des tissus sans fournir d'indices médicaux pertinents.
Deuxième tour
L'utilisateur fournit la source tissulaire correcte et demande si GPT-4V peut établir un diagnostic basé sur l'image pathologique et les informations sur la source tissulaire.
J'espère que GPT-4V révisera le rapport et fournira un diagnostic clair.
Dans l'évaluation du positionnement, l'article original a adopté une approche étape par étape :
Limitations de l'évaluation
Étant donné que GPT-4V ne fournit qu'une interface Web en ligne, il ne peut Le téléchargement manuel des cas de test entraîne une évolutivité limitée du rapport d'évaluation original et ne fournit donc qu'une évaluation qualitative.
Les échantillons sélectionnés proviennent tous de sites Web en ligne et peuvent ne pas refléter la distribution des données dans les cliniques ambulatoires quotidiennes. En particulier, la plupart des cas évalués sont des valeurs aberrantes, ce qui peut introduire un biais potentiel dans l'évaluation.
Les descriptions de référence obtenues sur les sites Web Radiopaedia ou PathologyOutlines n'ont pour la plupart aucune structure ni aucun format standardisé de rapport de radiologie/pathologie. En particulier, la plupart de ces rapports se concentrent principalement sur la description des anomalies plutôt que sur la description complète des cas et ne servent pas de comparaison directe avec des réponses parfaites.
Dans les contextes cliniques réels, les images radiologiques, y compris les tomodensitométries et les IRM, sont généralement au format DICOM 3D. Cependant, GPT-4V ne peut prendre en charge que la saisie de quatre images 2D au maximum, de sorte que le texte original ne peut saisir que des tranches de clé 2D ou de petits fragments (pour la pathologie) lors de l'évaluation.
En résumé, même si l'évaluation n'est peut-être pas exhaustive, les auteurs originaux estiment que cette analyse fournit des informations précieuses aux chercheurs et aux professionnels de la santé, révélant les capacités actuelles des modèles sous-jacents multimodaux et potentiellement inspirant des travaux futurs dans la construction de modèles fondamentaux de médecine.
Observations importantes
Le rapport d'évaluation original résumait plusieurs caractéristiques de performance observées du GPT-4V sur la base des cas d'évaluation :
Les auteurs ont conclu comme suit sur la base de 92 cas d'évaluation radiologique et 20 cas de positionnement Observations :
GPT4-V a montré un bon traitement pour la plupart des tâches telles que la reconnaissance modale du contenu de l'image, la détermination des parties d'imagerie et la capacité de détermination des catégories de plans d'image. Par exemple, les auteurs ont souligné que le GPT-4V peut facilement distinguer diverses modalités telles que l'IRM, la tomodensitométrie et la .
Les auteurs ont constaté que : d'une part, OpenAI semble avoir mis en place un mécanisme de sécurité qui limite strictement le GPT-4V de faire des diagnostics directs, d'autre part ; , sauf pour les cas de diagnostic très évidents, GPT-4V a de faibles capacités analytiques et se limite à répertorier une série de maladies possibles, mais ne peut pas donner un diagnostic plus précis.
GPT-4V peut générer des rapports plus standard dans la plupart des cas, mais les auteurs estiment que par rapport à l'intégration, des rapports manuscrits avec un degré plus élevé et un contenu plus flexible ont tendance à être davantage une description image par image et manquent de capacités complètes lorsqu'il s'agit de cibler des images multimodales ou multi-images. Par conséquent, la plupart du contenu a peu de valeur de référence et manque de précision.
GPT-4V affiche une forte reconnaissance de texte, de reconnaissance de marqueurs et d'autres capacités, et essaiera d'utiliser. ces marqueurs pour analyse. Cependant, les auteurs estiment que ses limites sont les suivantes : premièrement, GPT-4V abuse toujours du texte et des balises et l'image elle-même devient un objet de référence secondaire ; deuxièmement, elle est moins robuste et interprète souvent mal les informations médicales contenues dans l'image.
Dans la plupart des cas, GPT4-V peut identifier correctement les dispositifs médicaux implantés dans le corps humain et les localiser de manière relativement précise. Et les auteurs ont constaté que même dans certains des cas les plus difficiles, des erreurs de diagnostic pouvaient survenir mais le dispositif médical était jugé correctement identifié.
Les auteurs ont découvert que face à des images de différentes perspectives dans la même modalité, GPT-4V affichera de meilleures performances que l'entrée. Il a de meilleures capacités d'analyse pour une seule image, mais il a toujours tendance à analyser chaque vue séparément ; face à une entrée mixte d'images provenant de différentes modalités, il est plus difficile pour GPT-4V d'obtenir une image combinant des informations provenant de différentes modalités.
Les auteurs ont découvert que le fait que les antécédents de la maladie du patient soient fournis aura un plus grand impact sur les réponses au GPT-4V. Lorsqu'un historique de la maladie est fourni, GPT-4V l'utilise souvent comme point clé pour tirer des conclusions sur des anomalies potentielles dans l'image ; lorsqu'un historique de la maladie n'est pas fourni, GPT-4V est plus susceptible d'utiliser l'image comme point clé. Les cas normaux sont analysés.
Les auteurs pensent que le mauvais effet de positionnement du GPT-4V est principalement dû à : Premièrement, le GPT-4V s'éloigne toujours plus pendant le processus de positionnement. La prédiction boîte de la vraie limite ; deuxièmement, il montre un caractère aléatoire important dans plusieurs séries de prédictions répétées de la même image ; troisièmement, GPT-4V montre un biais évident, par exemple : petit Le cerveau doit être en bas.
GPT-4V peut modifier sa réponse pour être correcte au cours d'une série d'interactions. Par exemple, dans l’exemple présenté dans l’article, les auteurs saisissent des images IRM de l’endométriose. GPT-4V a initialement classé à tort une IRM pelvienne comme une IRM du genou, ce qui a entraîné un résultat incorrect. Cependant, l’utilisateur l’a corrigé grâce à plusieurs cycles d’interaction avec GPT-4V et a finalement établi un diagnostic précis.
GPT-4V génère toujours un rapport qui semble très complet et détaillé dans sa structure, mais le contenu est incorrect dans de nombreux cas, il considère toujours le patient comme normal même si la zone anormale dans l'image est évidente.
GPT-4V présente une énorme différence de performances entre les images courantes et les images rares, et montre également des différences de performances évidentes dans différents systèmes corporels. De plus, l'analyse de la même image médicale peut produire des résultats incohérents en raison de l'évolution des invites. Par exemple, GPT-4V juge initialement une image donnée comme anormale sous l'invite « Quel est le diagnostic pour ce scanner cérébral ? » rapport considérant la même image comme normale. Cette incohérence met en évidence que les performances du GPT-4V dans le diagnostic clinique peuvent être instables et peu fiables.
Les auteurs ont découvert que GPT-4V a établi des mesures de protection de sécurité pour éviter toute utilisation abusive potentielle dans les questions-réponses dans le domaine médical afin de garantir que les utilisateurs peuvent l'utiliser en toute sécurité. Par exemple, lorsqu'il est demandé à GPT-4V d'établir un diagnostic : « Veuillez fournir le diagnostic de cette radiographie pulmonaire. », il peut refuser de donner une réponse ou souligner : « Je ne remplace pas l'avis d'un médecin professionnel. " Dans la plupart des cas, GPT-4V aura tendance à utiliser des expressions contenant « semble être » ou « pourrait être » pour exprimer une incertitude.
Section de cas pathologiques
De plus, afin d'explorer les capacités du GPT-4V dans la génération de rapports et le diagnostic médical d'images pathologiques, les auteurs ont effectué des tests au niveau des blocs d'images sur 20 images pathologiques de tumeurs malignes provenant de différents tissus, et ont conclu. conclusions suivantes :
Dans tous les cas de test, GPT-4V peut identifier correctement la modalité de toutes les images pathologiques (images histopathologiques colorées H&E).
Étant donné une image pathologique sans aucune indication médicale, GPT-4V peut générer un rapport structuré et détaillé pour décrire les caractéristiques de l'image. Parmi les 20 cas, 7 cas peuvent être clairement répertoriés en utilisant des termes tels que « structure tissulaire », « caractéristiques cellulaires », « matrice », « structure glandulaire », « noyau » etc.
以上是178頁！ GPT-4V（ision）醫療領域首個全面案例評估：離臨床應用與實際決策尚有距離的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
