The Performance of ChatGPT-4V in Interpreting Images and Tables in the Japanese Medical Licensing Exam
Notice bibliographique
Résumé
The recent introduction of Chat Generative Pre-trained Transformer 4 Vision (ChatGPT-4V) has expanded the capabilities of language models to include image input features, potentially broadening their application in the medical field. This Research Letter evaluates the performance of ChatGPT-4V in interpreting clinical images and tables through the Japanese Medical Licensing Exam (JMLE). Employing the September 25, 2023, version of ChatGPT-4V, the study compared the program’s responses to the 117th JMLE against the passing criteria and the average scores of human examinees. While ChatGPT-4V surpassed the passing threshold with an 85.1% correct response rate in essential knowledge and 76.5% in other areas, it fell short in image-based (71.9%) and table-based questions (35.0%), indicating a significant gap compared to human performance. This suggests limitations in the model’s image and table interpretation, exacerbated by its lower proficiency in non-Latin characters and potential overreliance on text information. Despite its success in passing the JMLE, the study highlights the need for further development of ChatGPT-4V to enhance its reliability for medical applications, including diagnostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».