さまざまな角膜移植手技における医療イラスト作成における生成的人工知能（AI）モデルの評価

本研究は、デスセメット剥離自動内皮角膜移植（DSAEK）、デスセメット膜内皮角膜移植（DMEK）、深前葉ランミラー角膜移植（DALK）、および侵襲性角膜移植（PKP）などの角膜移植手技に対する医療イラスト作成における生成的人工知能（AI）モデルのタスク評価を目的としました。方法：6つの設計されたプロンプトを、Decoder-Only Autoregressive Language and Image Synthesis 3（DALL-E 3）およびMedical Illustration Manager（MIM）に提供し、これらの生成的AIモデルが4つの角膜移植手技ごとの最終的な医療イラストを作成するよう導きました。比較のために、著者らが各移植技術に関するコントロールイラストを作成しました。AIのパフォーマンスを客観的に評価するために、最大3ポイント（合計15ポイント）の5つのカテゴリーを持つ評価システムを設計しました。4人の独立したレビューアーがDALL-E 3およびMIMによって生成された最終画像とコントロールイラストを分析し、スコアを付けました。すべてのAI生成画像とコントロールイラストは、その後、チャット生成事前学習型トランスフォーマー-4o（ChatGPT-4o）に提供され、上記の評価システムで各画像を評価するようにタスクが与えられました。すべての結果はその後集計され、グラフィカルに描画されました。