CareLit Fachartikel

Evaluating the Diagnostic Accuracy of ChatGPT-4.0 for Classifying Multimodal Musculoskeletal Masses: A Comparative Study with Human Raters

Wolfram A. Bosbach, Luca Schoeni, Claus Beisbart, Jan F. Senge, Milena Mitrakovic, Suzanne E. Anderson, Ngwe R. Achangwa, Eugen Divjak, Gordana Ivanac, Thomas Grieser, Marc-André Weber, Martin H. Maurer, Hatice Tuba Sanal, Keivan Daneshvar · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2026 · Heft 03 · S. 358-365

Dokument
967702
CareLit-ID
Jahr
2026
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Autor:innen
Wolfram A. Bosbach, Luca Schoeni, Claus Beisbart, Jan F. Senge, Milena Mitrakovic, Suzanne E. Anderson, Ngwe R. Achangwa, Eugen Divjak, Gordana Ivanac, Thomas Grieser, Marc-André Weber, Martin H. Maurer, Hatice Tuba Sanal, Keivan Daneshvar
Ausgabe
Heft 03 / 2026
Jahrgang 198
Seiten
358-365
Erschienen: 2026-03-01 00:00:00
ISSN
1438-9029
DOI
10.1055/a-2594-7085

Zusammenfassung

Zusammenfassung Ziel Neue künstliche Intelligenz (KI)-Werkzeuge haben das Potenzial, die Produktivität in der Medizin erheblich zu steigern und gleichzeitig die Behandlungsqualität aufrechtzuerhalten oder sogar zu verbessern. In dieser Studie wollten wir die aktuelle Fähigkeit von ChatGPT-4.0 zur präzisen Interpretation multimodaler muskuloskelettaler Tumorfälle evaluieren. Materialien und Methoden Wir erstellten 25 Fälle, die jeweils Bilder aus Röntgenaufnahmen, Computertomografie, Magnetresonanztomografie oder Szintigrafie enthielten. ChatGPT-4.0 wurde mit der Klassifikation jedes Falls anhand einer sechsoptio…

Schlagworte

Clinical Decision Support Diagnostic Accuracy Artificial Intelligence Musculoskeletal Tumors RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Ver…