GPT-4は、一般的な放射線学のテキストベースタスクにおいては優れたパフォーマンスを示すことができます。例えば、文の類似性や放射線学NLI（自然言語推論）、疾患進行などの「指示による学び」タイプのタスクではゼロショット・プロンプティング技術が十分であることが観察されています。しかし、「例による学び」タイプのタスク、特に印象サマリー作成などでは、この種の任務向けに特別に訓練された監督モデルと同等の性能を発揮するためには注意深く選定された多数の事例が必要です。
したがって、実際的な放射線科臨床業務やリサーチアプリケーション向けには、GPT-4だけでなく特化したモデルも重要です。これらの特化型モデルは、「指示付き学び」だけでなく「例示付き学び」でも高い精度を持つことが求められます。また、Radiopaedia [Radiopaedia.org] のような信頼性の高い情報源から得られる知識をAIモデルと定期的に更新する必要性もあります。