GPT-5、超音波画像の付属器腫瘤を評価
Semantic Scholar2026年9月27日 (日)
- •超音波所見が記載された付属器腫瘤300例で、GPT-5を既存手法と専門家の評価に照らして検証
- •専門家の正診率は87.3%、ChatGPT各版は73.3%と74.7%
- •著者らは検証後の言語モデル活用に期待を示す一方、専門家の評価は不可欠と指摘
ジュリア・ソッチョ、S・ディ・ナポリ、パオロ・トリェルトリらの研究チームは、付属器腫瘤300例について、GPT-5が良性・悪性を分類し、推定組織診断を予測する能力を評価しました。研究は2026年に『Journal of Imaging』に掲載されました。研究チームはChatGPTの2つのバージョンを、IOTA Simple Rules、ADNEXモデル、専門家による主観的評価と比較しました。超音波所見の記述には国際卵巣腫瘍解析（IOTA）の用語を用い、病理組織検査を判定基準としました。
専門家の評価は全体として最も高い成績で、良性・悪性の分類正診率は87.3%（95%信頼区間、83.0～90.9%）でした。推定組織診断の予測でも専門家が最も高い成績を収めました。ChatGPT AとChatGPT Bの分類正診率は、それぞれ73.3%と74.7%でした。感度は72.3%と73.5%、特異度は74.5%と75.9%、陽性的中率は75.2%と76.5%、陰性的中率は71.5%と72.8%でした。結論が出ないChatGPTの回答は、誤分類として数えられました。
著者らは、十分な検証を経れば、大規模言語モデルが経験の浅い検査者向けの既存の意思決定支援ツールを補完する可能性がある一方、専門家の評価に取って代わるべきではないと述べています。超音波所見の記述が標準化され、操作しやすいことから、経験の異なる超音波検査者にも利用しやすいとしています。研究は、卵巣がんの高リスク患者を早期に特定する課題を背景に挙げています。卵巣がんは婦人科悪性腫瘍のうち2番目に多く、世界の婦人科がん関連死亡の主な原因の一つです。