AI生成X片已经能以假乱真？
随着AI技术的发展，用大语言模型（LLM）生成逼真的合成医疗影像（即“深度伪造”或deepfake）已成为现实。这给医疗诊断带来了潜在风险，比如可能被用于误导诊断。一项新研究评估了放射科医生和多种大语言模型（LLMs）能否区分由ChatGPT生成的合成X光片与真实的临床影像。
研究团队邀请了17位来自不同国家的放射科医生，评估了154张影像（77张合成，77张真实）。结果显示，在不知情的情况下，41%的医生能识别出AI生成的影像。当医生被告知部分影像是合成的后，他们的准确率约为70%至75%，但不同医生之间差异不大。在LLMs测试中，GPT-4o和GPT-5能以85%和83%的准确率区分合成影像，而Llama 4和Gemini的准确率仅为59%和56%。合成影像的常见特征包括双侧对称、均匀的噪声或颗粒，以及过于平滑的软组织纹理和骨骼表面。
研究结论指出，无论是放射科医生还是当前的大语言模型，都难以轻易区分AI生成的合成影像与真实影像。这凸显了在医疗领域识别和防范深度伪造技术的紧迫性。研究强调，为应对这一挑战，需要加强对医生和LLMs的培训，并利用像DeepFakeXRay这样的专用数据集。不过，研究也指出，样本量或模型版本可能影响结果，未来仍需更多研究来验证这些发现。
来源：Radiology
#AI医疗 #合成影像 #放射诊断 #Deepfake #大语言模型
via: 热心群友
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随着AI技术的发展，用大语言模型（LLM）生成逼真的合成医疗影像（即“深度伪造”或deepfake）已成为现实。这给医疗诊断带来了潜在风险，比如可能被用于误导诊断。一项新研究评估了放射科医生和多种大语言模型（LLMs）能否区分由ChatGPT生成的合成X光片与真实的临床影像。
研究团队邀请了17位来自不同国家的放射科医生，评估了154张影像（77张合成，77张真实）。结果显示，在不知情的情况下，41%的医生能识别出AI生成的影像。当医生被告知部分影像是合成的后，他们的准确率约为70%至75%，但不同医生之间差异不大。在LLMs测试中，GPT-4o和GPT-5能以85%和83%的准确率区分合成影像，而Llama 4和Gemini的准确率仅为59%和56%。合成影像的常见特征包括双侧对称、均匀的噪声或颗粒，以及过于平滑的软组织纹理和骨骼表面。
研究结论指出，无论是放射科医生还是当前的大语言模型，都难以轻易区分AI生成的合成影像与真实影像。这凸显了在医疗领域识别和防范深度伪造技术的紧迫性。研究强调，为应对这一挑战，需要加强对医生和LLMs的培训，并利用像DeepFakeXRay这样的专用数据集。不过，研究也指出，样本量或模型版本可能影响结果，未来仍需更多研究来验证这些发现。
放射科医生也怕“AI画”的X光片？😅
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