341P Artificial intelligence-supported early detection of lung cancer from chest x-ray in routine clinical practice: Real-world, multicenter study across Czech hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background:The increasing complexity of clinical guidelines and physicians' time constraints create an urgent need for robust clinical decision support systems.Much hope rests on the use of large language models (LLMs) but their non-deterministic nature poses significant risks.Combining LLMs with deterministic rule-based algorithms represents a promising alternative.This study compares the performance of a specialised urology LLM with a hybrid LLM-rule-based system for prostate cancer risk stratification and treatment selection. Methods:We developed 142 non-metastatic prostate cancer index cases representing all risk groups.Two senior urooncologists independently classified each case according to the EAU 2025 risk groups and identified therapies with "strong" EAU prostate cancer guideline recommendations.These cases were processed through two distinct systems: the "EAU Guidelines Bot", a specialised ChatGPT-based LLM fine-tuned on the EAU 2025 guidelines, and a self-developed hybrid clinical decision support system employing LLM-based (Deepseek-V3) feature extraction from unstructured text followed by deterministic rule-based risk stratification and therapy recommendations.The output of each system was then compared with the expertdefined ground truth.The evaluation occurred in August 2025. Results:The hybrid LLM-rule based system significantly outperformed the specialised LLM across both evaluation metrics (p < 0.05).For risk group classification, the hybrid system achieved 90.8% accuracy with a macro-averaged F1 score of 0.92, exceeding the EAU Bot's performance of 80.3% accuracy and a macro F1 score of 0.81.Similarly, the hybrid approach demonstrated stronger performance in identifying the correct therapies with 90.8% accuracy and a macro F1 score of 0.92, compared to 78.2% accuracy and a macro F1 score of 0.77 for the EAU Bot. Conclusions:Even specialised LLMs lack sufficient accuracy for autonomous clinical deployment in prostate cancer risk stratification and treatment planning.However, when integrated with rule-based engines, LLMs reliably structure medical data, enabling hybrid systems to achieve exceptional accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».