GPT-4を利用した口腔粘膜疾患の写真解釈と構造化報告書生成
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Utilizing GPT-4 to interpret oral mucosal disease photographs for structured report generation
雑誌名：Sci Rep. 2025 Feb 12; 15(1): 5187.
概 要：
本研究の目的は、GPT-4の推論能力を評価し、口腔粘膜疾患の写真を解釈して自由記述から構造化報告書を生成することです。また、プロンプトエンジニアリングがその性能向上に与える役割を探求しました。自動プロンプトエンジニアリングと口腔医師の知識を活用して得られたプロンプトをGPT-4に提供し、口腔粘膜疾患の症例に基づく構造化報告書を生成しました。報告書には「部位」「形状」「数」「サイズ」「臨床所見」「病変の境界」「診断」の7項目が含まれています。120症例を教科書データセットとインターネットデータセットに分けてテストしました。
方 法：
この研究は、120症例の口腔粘膜疾患を対象としたもので、教科書データセット（n=60）とインターネットデータセット（n=60）に分けられました。GPT-4の応答は混同行列を用いて口腔医師によって評価され、再現率と精度が算出されました。統計解析にはANOVAおよびWald χ²検定（ボンフェローニ補正付き）が使用されました。
結 果：
GPT-4は教科書データセットにおいて再現率が90.73%、精度が87.05%であり、インターネットデータセットでは再現率89.12%、精度84.87%でした。構造化報告書の各項目における性能は異なり、教科書データセットでは「サイズ」が98.90%の精度を達成し、インターネットデータセットでは「病変の境界」が95.00%でした。
結 論：
GPT-4は、口腔粘膜疾患の写真に対応する不完全な記述テキストを構造化報告書に変換する能力を示しました。この研究は、複雑で多モーダルな医療タスクにおけるGPT-4の可能性を強調し、プロンプトエンジニアリングの重要性を示しています。モデルのさらなる改善には、より包括的で焦点を絞った努力が必要です。