Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra and Claude on a CT read
A radiologist had Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra and Claude Fable 5.1 write reports on the same CT slice; Gemini 4 Argon's findings were closest, so the author scores it a win for Google.
最近ちらちらChatGPTで放射線科医が職を失うか論争が流れてくるが、例えば以下の画像(公開画像、License: CC BY 4.0)を次のプロンプト 「あなたは放射線科専門医です。このCT画像を読影し、日本語で『所見』『結論』からなる簡潔な放射線診断レポートを作成してください。」 で、API経由で3社にレポートさせた結果は、 GOOGLE GEMINI 4 ARGON： ### 【結論】 1. **急性膵炎の疑い** （膵体部の造影不良域および周囲への炎症波及を認めます。壊死性変化や、潜在する膵腫瘍との鑑別のため、臨床所見や精査と併せてご評価ください） 2. **左腎腫大および広範な造影不良域** （急性腎盂腎炎、浸潤性腎腫瘍、腎虚血・うっ血性変化などの鑑別を要します） OPENAI GPT-6 ASTRA： ## 結論 右腎萎縮。左腎の代償性肥大が示唆されます。 CLAUDE FABLE 5.1： **結論** 1. 左腎に不均一な造影効果を示す腫瘤性病変の疑い（腎細胞癌などの腎腫瘍を第一に考慮、炎症性変化も鑑別）。全腎を含む多相（動脈相・排泄相）造影CTまたはMRIによる精査を推奨。 2. 肝・胆嚢・膵には描出範囲内で明らかな異常を認めない。 3. 単一断面での評価であり、右腎・脾を含む他臓器の評価には全断面の確認が必要。 というような感じで、とてもじゃないが現時点では無理。たぶんこれを信じて放射線科を解雇していたら速攻で訴えられそう。 勝敗を付けるなら今のところはGoogleが1勝。 画像出典：NCI CPTAC-PDA, The Cancer Imaging Archive (TCIA). DOI: https://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2018.SC20FO18 License: CC BY 4.0（最新版） DICOMからPNGに変換（WL 50 / WW 400） いずれも単一CTスライスを入力。 使用AIモデル（API）： Google: Gemini 4 Argon OpenAI: GPT-6 Astra Anthropic: Claude Fable 5.1