Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightEğitilmiş BDM’ler kullanılarak büyük örneklem boyutlarıyla yapılacak araştırmalar, özellikle kas-iskelet sistemi dışındaki radyologlar için, LLM’lerin pratikte kullanımını mümkün kılarak daha gerçekçi bir değerlendirme sunabilir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kaya ve arkadaşları tarafından yazılan “Multimodal Büyük Dil Modellerinin BT’de Bone-RADS Klasifikasyonundaki Tanısal Performansı” başlıklı makaleyi büyük bir ilgiyle okudum. Makalede, kullanılan referans standardın histopatolojik incelemeye dayanıp dayanmadığı net olarak belirtilmemiştir. Değerlendiricilerin doğruluk oranları belirlenirken; kategori 2 ve 3 lezyonları dışlamak yerine, kategori 1 lezyonları negatif, kategori 2, 3 ve 4 lezyonları pozitif olarak ele alınması, daha kapsayıcı sonuç verebilir. Değerlendiricilerin karşılaştırılmasında elde edilen sonuçların istatistiksel gücünün değerlendiriciler arasındaki farklılıkları tespit etmek için düşük olduğu görülmektedir. Multimodel BDM’lerde standart kullanıcı arayüzleri yerine, tipik radyolojik görüntüleme özelliklerine sahip lezyonlar için eğitilmiş BDM’lerin kullanılması daha adil bir karşılaştırma sağlayabilir. Eğitilmiş BDM’ler kullanılarak büyük örneklem boyutlarıyla yapılacak araştırmalar, özellikle kas-iskelet sistemi dışındaki radyologlar için, LLM’lerin pratikte kullanımını mümkün kılarak daha gerçekçi bir değerlendirme sunabilir.
Abstract
I have read the article “Diagnostic Performance of Multimodal Large Language Models in Assigning Bone-RADS Categories on CT” written by Kaya et al., which evaluates Large Language Model (LLM) performance in a new era, the Society of Skeletal Radiology Bone-RADS, with great interest. According to the article, it is unclear whether the reference standard depends on histopathological examination. Determining accuracy by treating category 1 as negative and categories 2, 3, and 4 as positive, rather than omitting category 2 and 3 lesions, may have changed the results. In comparison of the three raters, the abdominal radiologist, Open AI ChatGPT, and Gemini, the statistical power was low to detect differences among these three raters. Using trained LLMs for lesions with typical imaging features may provide a fairer comparison. Further research with large sample sizes using trained LLMs may reveal a more realistic comparison, enabling their use in practice, especially for non-musculoskeletal radiologists.