Bewertung von GPT-4V in der Augenpflege-Bildgebung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert viele Bereiche, auch die Medizin. Eine spannende Entwicklung sind grosse Sprachmodelle (LLMs), die Text verstehen und generieren können. Im medizinischen Bereich, besonders in der Augenheilkunde, können diese Modelle bei Aufgaben helfen, die sowohl Bilder als auch Text beinhalten, aber es gibt noch einige Herausforderungen.

#Die Rolle der Bildgebung in der Augenheilkunde

Die Augenheilkunde, auch Ophthalmologie genannt, verlässt sich oft auf verschiedene bildgebende Verfahren zur Diagnose und Behandlung von Erkrankungen. Ärzte nutzen Bilder aus verschiedenen Methoden wie:

• Spaltlampenbilder: um den vorderen Teil des Auges genau zu betrachten.
• Scanning-Laser-Ophthalmoskopie (SLO): für detaillierte Ansichten der Netzhaut.
• Fundusfotografie: um Bilder der Innenseite des Auges festzuhalten.
• Optische Kohärenztomografie (OCT): für querschnittliche Bilder der Netzhaut.
• Fundus-Fluoreszenzangiografie (FFA): um den Blutfluss in der Netzhaut zu untersuchen.
• Augenultraschall (OUS): um die inneren Strukturen des Auges zu sehen.

Diese Bilder helfen Ärzten, genaue Diagnosen zu stellen und die besten Behandlungen auszuwählen.

#Aktuelle Verwendung von LLMs in der Augenheilkunde

Kürzlich wurden LLMs hauptsächlich für die Beantwortung von Fragen in Textform im Bereich der Ophthalmologie verwendet. Zum Beispiel helfen sie bei der Vorbereitung auf spezielle Prüfungen, indem sie Fragen zu Augenerkrankungen und chirurgischen Behandlungen beantworten. Allerdings haben diese Modelle Einschränkungen bei der Analyse von Bildern.

#Die Einführung von GPT-4V

Ein neues Modell, GPT-4V(ision), wurde eingeführt, um diese Einschränkungen zu beheben. Dieses Modell kann sowohl Bilder als auch Texte verarbeiten. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Funktion namens visuelle Fragenbeantwortung (VQA), bei der das Modell Fragen basierend auf Bildern beantwortet. Das könnte sowohl für Ärzte als auch für Patienten wertvolle Informationen liefern.

Trotz seines Potenzials wurde GPT-4V in der Augenheilkunde noch nicht gründlich getestet. Daher ist unklar, ob es Bilder im Zusammenhang mit Augenkrankheiten effektiv analysieren kann.

#Ziel der Studie

Ziel dieser Studie ist es zu testen, wie gut ein auf GPT-4V basierender Chatbot auf Fragen zu Augenbildern antworten kann. Um eine faire Bewertung sicherzustellen, haben die Forscher einen privaten Datensatz von Bildern aus mehreren Augenkliniken in China gesammelt. Dieser Datensatz umfasst verschiedene Augenbilder, die unterschiedliche Zustände darstellen.

#Bildsammlungsprozess

Die Forscher haben sorgfältig Bilder ausgewählt, die klare Anzeichen spezifischer Augenkrankheiten zeigen. Bilder mit unklaren oder umstrittenen Diagnosen wurden ausgeschlossen. Zwei erfahrene Augenärzte haben die ausgewählten Bilder überprüft, um ihre Klarheit und Zuverlässigkeit zu bestätigen.

#Entwicklung der App mit GPT-4V

Die Forscher stellten fest, dass GPT-4V manchmal zögerte, Diagnosen nur anhand von Augenbildern zu geben. Um die Antworten zu verbessern, haben sie eine digitale App entwickelt, die es dem Modell ermöglicht, diese Bilder effektiver zu analysieren.

#Wie die Antworten generiert wurden

Um GPT-4V zu bewerten, haben die Forscher zehn spezifische Fragen basierend auf früheren Studien und klinischen Erfahrungen erstellt. Diese Fragen sollen die Leistung des Modells in mehreren Bereichen bewerten, einschliesslich:

1. Identifizierung des Untersuchungstyps.
2. Erkennung von Läsionen oder Abnormalitäten.
3. Beurteilung der Fähigkeit, eine Diagnose zu stellen.
4. Bereitstellung von Entscheidungshilfen für weitere Massnahmen.

Die Forscher haben GPT-4V innerhalb kurzer Zeit mit den gesammelten Augenbildern konfrontiert.

#Menschliche Bewertung

Drei erfahrene Augenärzte haben die Antworten von GPT-4V bewertet. Sie haben drei Hauptaspekte betrachtet:

1. Genauigkeit: Waren die Antworten faktisch korrekt?
2. Nutzbarkeit: Waren die Antworten relevant und hilfreich?
3. Sicherheit: Stellten die Antworten ein Risiko für Patienten dar?

Die Genauigkeit wurde auf einer Drei-Punkte-Skala bewertet, wobei die Punktzahlen angaben, ob die Informationen korrekt, teilweise korrekt oder falsch waren.

Die Nutzbarkeit wurde ebenfalls bewertet, basierend darauf, wie hilfreich die Antworten waren, von hoch nutzbar bis hin zu begrenzt nutzbar. Sicherheitsbewertungen konzentrierten sich auf potenzielle Schäden, die durch die gegebenen Ratschläge entstehen könnten.

#Gesamtleistung von GPT-4V

Die Studie zeigte, dass GPT-4V eine gute Genauigkeit und Nutzbarkeit bei der Interpretation einiger Arten von Augenbildern, insbesondere bei Spaltlampenbildern, zeigte. Allerdings variierte seine Leistung erheblich bei anderen Bildtypen. Zum Beispiel waren die Antworten auf Bilder aus der Fundusfotografie oft weniger genau und nützlich.

Trotz einiger positiver Bewertungen waren viele Antworten entweder falsch oder nicht sehr brauchbar. Die Fähigkeit des Modells, Bilder zu interpretieren, war begrenzt, und seine Beschreibungen waren oft vage oder allgemein, was für Ärzte oder Patienten nicht hilfreich ist.

#Wiederholbarkeit der Antworten

Die Forscher haben auch untersucht, wie konsistent die Antworten von GPT-4V waren, wenn dieselben Fragen erneut gestellt wurden. Die allgemeine Übereinstimmung war relativ niedrig, was darauf hindeutet, dass das Modell Schwierigkeiten hat, stabile und zuverlässige Antworten zu liefern.

#Vergleich von GPT-4V mit menschlichen Antworten

Die Forscher haben die Antworten von GPT-4V mit denen von menschlichen Ärzten verglichen. Sie stellten fest, dass die Antworten des Modells oft die Tiefe und Spezifität vermissten, die menschliche Experten bieten. Die Ähnlichkeit in der Satzstruktur war moderat, aber das Modell griff häufig auf allgemeine Phrasen zurück, die auf jede Augenkrankheit zutreffen konnten.

#Fazit

Obwohl GPT-4V einen Schritt nach vorn in der Nutzung von KI zur Analyse von Bildern in der Augenheilkunde darstellt, ist es noch nicht bereit für den klinischen Einsatz in der Praxis. Seine Fähigkeit, Diagnosen zu stellen und klinische Entscheidungen basierend auf Augenbildern zu unterstützen, muss erheblich verbessert werden. Weitere Forschung ist erforderlich, um diese Modelle zu verfeinern, bevor sie in medizinischen Umgebungen vertrauenswürdig eingesetzt werden können.

Die Ergebnisse dieser Studie dienen als Grundlage für zukünftige Bemühungen zur Verbesserung von KI-Modellen in der Ophthalmologie. Insgesamt gibt es Potenzial in der Nutzung von KI, aber weitere Entwicklungen sind notwendig, um Sicherheit und Effektivität in der Patientenversorgung zu gewährleisten.

#Einschränkungen

Es gibt Einschränkungen dieser Studie. Erstens könnte die kleine Anzahl genutzter Bilder die Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinflusst haben. Ein grösserer und vielfältiger Datensatz würde eine bessere Darstellung dessen bieten, was Ärzte im Alltag sehen. Ausserdem haben die Forscher nicht untersucht, ob GPT-4V seine Fehler korrigieren kann, wenn es erneut gefragt wird, was ein wichtiger Bereich für zukünftige Forschung sein könnte.

Zusammenfassend zeigt GPT-4V Potenzial, benötigt aber mehr Arbeit, um in der Augenheilkunde effektiv zu helfen. Fortlaufende Tests und Verbesserungen sind entscheidend, um KI-Tools in realen medizinischen Situationen nutzbar zu machen.