Роль больших языковых моделей как вспомогательных средств скрининга при диагностике патологий спектра врастания плаценты

Цель: Большие языковые модели (LLM) всё шире применяются в современной медицине. В акушерстве их способность интерпретировать сложные изображения, например ультразвуковые изображения при спектре врастания плаценты (PAS), остаётся практически неизученной. Целью исследования было оценить способность мультимодальных больших языковых моделей интерпретировать ультразвуковые изображения плаценты и различать нормальную картину и различные типы PAS.

Методы: Проведено сравнительное поперечное исследование с двумя последовательными прогонами, в котором три большие языковые модели (Chat-GPT, Google Gemini и Claude) протестировали на 18 случаях PAS и 18 нормальных ультразвуковых изображениях плаценты в B-режиме и допплеровском режиме. Четыре эксперта оценивали работу моделей, диагностическую точность и обоснование выводов по стандартизированным критериям. Для сравнения результатов моделей использовали статистические методы, включая критерий Q Кокрена и критерий Макнемара.

Результаты: Gemini и Chat-GPT продемонстрировали статистически значимо более высокую диагностическую точность, чем Claude (P < 0,001). Наибольшая чувствительность отмечена у Gemini (100%), затем у Chat-GPT (88,9%), тогда как чувствительность Claude была крайне низкой (5,6%). При этом все модели показали низкую специфичность: у Gemini она составила лишь 33,3%, а у Chat-GPT и Claude была близка к 0%; модели часто ошибочно расценивали нормальную плаценту как патологическую.

Выводы: Gemini и Chat-GPT обладают высокой чувствительностью при выявлении PAS, однако их применение ограничено низкой специфичностью и склонностью описывать нестандартные признаки. В настоящее время большие языковые модели не могут использоваться как самостоятельные диагностические инструменты при лучевой диагностике PAS в акушерстве, но могут служить высокочувствительными вспомогательными средствами скрининга для сортировки пациенток и направления в специализированные центры.