大型语言模型将AI图像分析转化为放射科报告

本文解决了将AI驱动的图像分析结果转化为人类可读的放射科报告这一关键挑战。它利用大型语言模型（LLM）的力量来弥合结构化AI输出（边界框、类别标签）与自然语言叙述之间的差距。这项研究的重要性在于它有可能简化放射科医生的工作流程，并提高AI诊断工具在医学影像中的可用性。YOLOv5和YOLOv8的比较，以及对报告质量的评估，为这种方法的性能和局限性提供了宝贵的见解。

• •LLM可以从结构化AI输出生成放射科报告。
• •该系统实现了与人类报告的强大语义相似性。
• •GPT-4在清晰度方面表现出色，但在写作流畅度方面需要改进。
• •这种方法有可能改善放射科医生的工作流程。