ChatGPT ayuda al diagnóstico de enfermedades neuro-oftalmológicas basadas en informes de casos

Área de la Ciencia:

• La inteligencia artificial en la medicina
• Oftalmología
• Neurología

Sus antecedentes:

• Las enfermedades neurooftálmicas presentan desafíos diagnósticos complejos.
• Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son herramientas emergentes con aplicaciones clínicas potenciales.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la precisión diagnóstica de ChatGPT (GPT-3.5 y GPT-4) para los trastornos neuro-oftálmicos.
• Para comparar el rendimiento de diagnóstico de LLM con los neuro-oftalmólogos.

Principales métodos:

• Se utilizaron veintidós informes de casos neurooftálmicos como indicaciones para ChatGPT (GPT-3.5 y GPT-4).
• Los diagnósticos de los LLM se compararon con los de dos neurooftalmólogos independientes.

Principales resultados:

• GPT-3.5 logró un 59% de precisión, mientras que GPT-4 logró un 82% de precisión.
• GPT-4 demostró mayor acuerdo con los neurooftalmólogos (73-77%) en comparación con GPT-3.5 (55%).

Conclusiones:

• GPT-4 muestra un potencial significativo para ayudar en los diagnósticos neuro-oftálmicos.
• Se requiere una mayor investigación sobre la aplicabilidad del LLM en entornos clínicos, especialmente cuando el acceso a los subespecialistas es limitado.