【導讀】大型語言模型已在多項醫療任務中顯示出功效。然而，它們在評估肺部結節患者的縱向隨訪計算機斷層掃描（CT）圖像方面的價值尚不明確。

2025年3月4日，中國醫科大學的研究團隊在期刊《Nature Communications》上合作發表了題為“Antigen-presenting cancer associated fibroblasts enhance antitumor immunity and predict immunotherapy response”的研究論文。

https://www.nature.com/articles/s41467-025-57465-7

GPT-4o在利用縱向CT圖像評估肺結節方面表現出色，能夠提供高質量的診斷證據，簡化放射科醫生的工作流程，并提高臨床實踐中使用人工智能技術的意愿。GPT-4o為早期肺癌檢測和臨床管理提供了新的工具，未來有望進一步改善肺癌風險患者的監測和管理。

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研究背景

最近，GPT模型顯示了根據放射學報告自動標記腫瘤表型和確定TNM分期的潛力。然而，動態測量連續CT圖像中肺部結節大小和特征變化的能力對于評估惡性腫瘤風險的進展和指導及時的臨床干預至關重要，尤其是對于早期肺癌而言。大量臨床證據表明，結節直徑增大與惡性腫瘤的可能性之間存在相關性。因此，通過隨訪CT評估跟蹤結節的動態變化，可為估計潛在的惡性腫瘤風險提供有價值的見解。在中期CT掃描中出現細微但關鍵的細節時，如小支氣管受累或血管穿透（這些都是惡性腫瘤進展的關鍵指標）這種變異性尤其明顯。

圖形摘要

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用GPT-4o評估結節大小的變化

在C1、C2、LLCS和NLST數據集中，與放射科醫生進行的人工測量相比，GPT-4o測量結節大小的ICC分別為0.86、0.95、0.88和0.93。對于C1、C2、LLCS和NLST數據集，GPT-4o和放射科醫生進行的結節大小測量之間的皮爾遜相關系數分別為0.86、0.96、0.88和0.93，表明兩者具有顯著的一致性。

此外，放射科醫生觀察到，C1、C2、LLCS和NLST數據集中分別有105、54、51和44例患者在隨訪CT圖像上的結節尺寸增大。相比之下，C1、C2、LLCS和NLST數據集中分別有48、36、11和28例患者的結節大小減小。與放射科醫生觀察的準確性相比，GPT-4o對腫瘤的準確率分別為84.8%、92.6%、88.2%和86.4%。在C1、C2、LLCS和NLST數據集中，腫瘤生長的準確率分別為84.8%、92.6%、88.2%和86.4%；在C1、C2、LLCS和NLST數據集中，腫瘤縮小的準確率分別為85.4%、91.7%、81.8%和85.7%。與使用CT圖像上的結節大小相比，GPT-4o在惡性腫瘤評估方面的性能在統計學上有顯著提高。

放射科醫生對GPT-4o特征描述的評估分數。

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總結

1. GPT-4o在肺結節評估中的應用：本研究證明了GPT-4o能夠利用縱向CT隨訪圖像評估肺結節的惡性腫瘤概率、結節大小和特征的變化，并提供高質量的放射學診斷證據。

2. GPT-4o的性能表現：

在檢測肺結節大小和生長/減少方面，GPT-4o的準確率分別為85.0%、92.2%、87.1%和86.1%，優于放射科醫生的手動測量；

根據放射科醫生對關鍵結節特征的評估，GPT-4o的李克特中位評分為4.17（滿分5.00），顯示出其在CT圖像上識別肺結節跡象的能力；

與兩名放射科醫生的評估相比，GPT-4o在評估肺結節惡性腫瘤方面取得了良好的ICC（一致性相關系數），顯示出其在早期肺癌檢測和臨床管理中的潛力。

3. GPT-4o的優勢：

通過使用縱向CT圖像視頻，GPT-4o能夠準確識別和直接監測病變變化，簡化了目前依賴人工評估的復雜過程；

該方法繞過了復雜網絡架構的需求（如U-net分割和分類網絡），提供了一種“即插即用”的解決方案，便于放射科醫生的實際應用；

實驗結果表明，GPT-4o有望提高放射科醫生使用人工智能技術的意愿，減少對復雜網絡工程的需求。

4. GPT-4o在放射學報告中的表現：

GPT-4o能夠識別結節形態和內部特征隨時間的變化，并生成符合放射學領域語言的報告；

例如，GPT-4o準確描述了結節從“比較圓”到“形狀略微不規則，有輕微突起”的變化，以及內部密度從“均勻”到“增加”的變化；

在評估“小支氣管受累”等惡性腫瘤潛在指標方面，GPT-4o與放射科醫生的觀察一致，并與最終病理確認相符。

參考資料：

1.Thirunavukarasu, A.J. ? Ting, D.S.J. ? Elangovan, K. ...

Large language models in medicine

Nat. Med. 2023; 29:1930-1940

2.Haver, H.L. ? Ambinder, E.B. ? Bahl, M. ...

Appropriateness of breast cancer prevention and screening recommendations provided by ChatGPT

Radiology. 2023; 307, e230424

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