Onderzoekers testten recente multimodale grote taalmodellen op de beoordeling van de uitlijning van medische beelden: daarbij wordt nagegaan of twee scans dezelfde anatomie laten zien. GPT‑6 behaalde in vrijwel alle testsituaties een nauwkeurigheid van meer dan 85%, zo bleek uit de studie. Oudere geavanceerde modellen presteerden maar iets beter dan een willekeurige gok, terwijl een lokaal verfijnd model even goed scoorde als GPT‑6 op de taken waarvoor het was getraind, maar moeite had met nieuwe situaties. Volgens de auteurs kan deze vaardigheid bijdragen aan kwaliteitscontroles in medische beeldvormingsprocessen.
Waarom het ertoe doet
Ziekenhuizen zouden geavanceerde generalistische modellen kunnen inzetten om kwaliteitscontroles van beelden te automatiseren, waardoor ze minder afhankelijk worden van schaarse gespecialiseerde medewerkers.
