目的　膵嚢胞性病変（PCL）は臨床管理を導くために精確な画像特性評価を必要とする。造影超音波（CEUS）レポートには術者依存の記述が含まれており、臨床医にとって解釈が困難である。大規模言語モデル（LLM）は医療テキスト解析において可能性を示しているが、膵臓CEUS解釈への検証は不足している。本研究は主に、PCLに関する中国語CEUSレポートの解釈におけるLLMの診断精度を評価することを目的とした。

方法　病理学的に確認された80例のPCL（良性21例、境界悪性25例、悪性34例）を後ろ向きに解析した。4つのLLM（GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.0、De...