[论文解读] The Impact of ChatGPT and LLMs on Medical Imaging Stakeholders: Perspectives and Use Cases

Jiancheng Yang, Hongwei Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 4

一句话总结

本文提出了BIGR-H框架，以分析大型语言模型（LLMs）如ChatGPT对医疗影像利益相关方（包括企业、保险公司、政府、研究机构和医院）的影响。该研究通过真实世界应用场景展示了LLMs如何提升放射科医生的诊断解读能力，优化临床工作流程，改善患者沟通，并支持医学教育与研究，同时探讨了AI集成过程中面临的伦理、隐私和监管挑战。

ABSTRACT

This study investigates the transformative potential of Large Language Models (LLMs), such as OpenAI ChatGPT, in medical imaging. With the aid of public data, these models, which possess remarkable language understanding and generation capabilities, are augmenting the interpretive skills of radiologists, enhancing patient-physician communication, and streamlining clinical workflows. The paper introduces an analytic framework for presenting the complex interactions between LLMs and the broader ecosystem of medical imaging stakeholders, including businesses, insurance entities, governments, research institutions, and hospitals (nicknamed BIGR-H). Through detailed analyses, illustrative use cases, and discussions on the broader implications and future directions, this perspective seeks to raise discussion in strategic planning and decision-making in the era of AI-enabled healthcare.

研究动机与目标

• 探究ChatGPT等大型语言模型在医疗影像领域对多样化医疗利益相关方的变革性作用。
• 提出BIGR-H框架（企业、保险公司、政府、研究机构、医院），用于系统分析LLM影响。
• 呈现具体应用场景，展示LLM在放射科报告、临床工作流程自动化、患者沟通及医学教育中的应用。
• 分析将LLM集成到医疗影像临床与研究环境所涉及的伦理、隐私与监管挑战。
• 通过跨学科洞察与未来研究方向，为人工智能赋能的医疗决策提供指导。

提出的方法

• 作者提出BIGR-H框架，作为分析医疗影像中LLM与各利益相关方互动的结构化视角。
• 采用定性、以观点为导向的分析方法，利用公开数据与真实案例，阐明LLM的应用。
• 应用场景基于LLM在自然语言理解、生成与推理方面的能力，特别是针对医学文本与影像报告的表现。
• 该方法整合了放射学、临床工作流程、医学教育与健康政策的洞察，以评估LLM在各领域的综合影响。
• 框架被应用于分析LLM对诊断解读、报告标准化、患者参与及研究规划的影响。
• 通过批判性分析数据隐私、偏见、责任与AI输出可信度，评估伦理与监管影响。

Figure 1: Optimizing Clinical Workflow. (a) Clinical Report Structuring. (b) Automated Report Generation.

实验结果

研究问题

• RQ1 LLMs如ChatGPT如何影响放射科医生在分析医学影像报告时的诊断准确率与效率？
• RQ2 LLMs在何种方式下可改善患者与医疗提供者之间关于影像结果的沟通？
• RQ3 LLMs如何优化医院临床工作流程，减轻放射科医生的行政负担？
• RQ4 LLMs在推动医学影像领域的医学教育与研究方面可发挥何种作用？
• RQ5 在医疗影像的临床与研究环境中集成LLMs会引发哪些伦理、隐私与监管挑战？

主要发现

• LLMs显著提升放射科医生在解读与生成结构化放射科报告方面的能力，提高一致性并减少变异性。
• LLMs可生成面向患者的通俗化解释，帮助患者更好地理解复杂影像结果，提升其在医疗决策中的参与度。
• LLMs可自动化耗时的文档记录任务，减轻工作负担，使临床医生能将更多时间用于直接患者照护。
• LLMs通过提供个性化、互动式的教学辅助工具，支持医学教育，例如帮助学生与培训人员理解复杂的影像序列。
• LLMs在研究规划中发挥辅助作用，可生成假设、建议研究方法并识别相关文献，与既定的科学实践保持一致。
• 尽管具有诸多优势，LLMs仍存在数据隐私、模型偏见与责任归属等风险，亟需建立强有力的治理与监管框架。

Figure 2: Enhancing Patient Communication, where an interactive Q&A is illustrated given a clinical report.