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2026.04.24

X線画像のディープフェイクはプロでも見分けられない

  1. AI（人工知能）
  2. ChatGPT
  3. 大規模言語モデル（LLM）
  4. 生成AI

背景

過去数年、人工知能（AI）による画像生成は劇的に進化し、現実の画像・映像と区別することが非常に難しくなりつつある。生成画像を悪用するケースも頻発し、これまで画像・映像が保証していた信頼性・証拠性が脅かされている（ディープフェイク問題）。
アメリカIcahn School of Medicine at Mount SinaiのTordjmanらは、放射線科医およびマルチモーダルLLM（大規模言語モデル）が、GPT-4o（OpenAI）によって生成されたX線画像と実際のX線画像を弁別可能か検証する、3段階の後向診断研究を実施した。
研究のフェーズ1では、目的を知らされていない6ヵ国17名の放射線科医が、複数の解剖学的部位でのX線画像154枚（うち半分がGPT-4oによる生成）について画像品質の評価と診断を行った。フェーズ2では、目的を知らされた放射線科医、およびGPT-4o、GPT-5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（Google）、Llama 4 Maverick（Meta）の4つのLLMが、生成された画像かどうかを判別した。フェーズ3では、胸部X線画像を生成するためにトレーニングされた拡散モデル、RoentGenが生成した胸部X線画像について同じ検証を行った。

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