研究者らは、2つの画像が同じ解剖部位を示しているかを確認する医用画像の位置合わせ判定タスクで、近年のマルチモーダル大規模言語モデルを評価した。その結果、GPT‑6はほぼすべてのテスト条件で85％を超える正答率を達成した。従来の最新モデルの成績はランダムな推測をわずかに上回る程度だった一方、特定のタスクでファインチューニングしたローカルモデルは、その訓練済みタスクではGPT‑6と同等の成績を示したものの、新たな条件への対応には苦戦した。著者らは、この能力が医用画像処理の工程における品質管理に役立つ可能性があると指摘している。
なぜ重要か
病院では、高度な汎用モデルを使って画像の品質確認を自動化し、数少ない専門オペレーターへの依存を減らせる可能性がある。
