Evaluación de modelos de lenguaje grandes como herramientas de asistencia en la selección de parámetros de lentes de...

Área de la Ciencia:

• Optometría y Ciencias de la Visión
• Inteligencia Artificial en la Atención Médica
• Oftalmología

Sus antecedentes:

• La ortoqueratología es un método clave para el control de la miopía.
• Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) están emergiendo como herramientas potenciales en entornos clínicos.
• Evaluar los LLM en flujos de trabajo especializados como la ortoqueratología es crucial.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la eficacia de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) como herramientas de asistencia en el proceso de adaptación de ortoqueratología para el control de la miopía.
• Comparar el rendimiento de diferentes LLM en el análisis de casos de error refractivo y la recomendación de parámetros de lentes de prueba iniciales.

Principales métodos:

• Un análisis retrospectivo que involucra cuatro LLM (GPT-4o, GPT-o3, GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet).
• Los LLM analizaron casos de error refractivo para sugerir parámetros de lentes de prueba iniciales.
• Se realizaron evaluaciones subjetivas (precisión, calidad) y objetivas (diferencias de parámetros).

Principales resultados:

• El rendimiento varió entre los LLM, con GPT-o3 y GPT-4o demostrando una calidad y precisión general superiores.
• Los errores de viabilidad en los parámetros de las lentes de prueba iniciales disminuyeron en las rondas de corrección.
• Las salidas de LLM exhibieron un sesgo hacia parámetros específicos, notablemente el radio de la curva base (BC) y el radio de curvatura del diámetro de la zona óptica posterior (RZD).

Conclusiones:

• Los LLM pueden ayudar potencialmente en la toma de decisiones rutinaria para la adaptación de ortoqueratología.
• La supervisión y verificación por parte del clínico siguen siendo críticas para la selección de parámetros de lentes de prueba iniciales.
• Los sesgos sistemáticos en las recomendaciones de LLM, particularmente para BC y RZD, requieren una cuidadosa consideración.