Large Language Models to Label CT Radiology Reports for Incidental Findings Found in Lung Cancer Screening: A Comparative Analysis
Cette étude rétrospective démontre que divers modèles de langage de grande taille, particulièrement GPT-5, peuvent atteindre un accord substantiel, voire presque parfait, avec les radiologues pour le marquage de découvertes fortuites spécifiques dans les rapports de scanner de dépistage du cancer du poumon, bien qu'aucune combinaison modèle-invite unique ne se soit révélée optimale pour tous les types de découvertes.