骨・軟部腫瘍の臨床診療におけるDeepSeekとChatGPTの比較研究

科学分野:

• 腫瘍学; 人工知能; 医療診断

背景:

• 人工知能（AI）モデルは臨床腫瘍学でますます使用されている。骨・軟部腫瘍のような専門分野におけるAIの比較有用性は十分に研究されていない。本研究では、腫瘍学における診断精度と臨床推論のためのDeepSeekとChatGPTを評価する。

研究 の 目的:

• 腫瘍学におけるDeepSeekとChatGPTの診断精度の比較。DeepSeekとChatGPTの臨床推論能力の評価。骨・軟部腫瘍のような専門分野におけるAIモデルのパフォーマンス評価。

主な方法:

• 2段階の評価フレームワークを使用した。5つの領域にわたる249の検証済み臨床質問を投与した。9人の臨床医が、複雑な肉腫症例のAI生成分析を評価した。

主要な成果:

• DeepSeekは全体的な精度でChatGPTを上回った（74.7% vs 55.4%、p < 0.001）。DeepSeekは単一選択問題、病理、遺伝学、治療の領域で優れていた。専門家は画像解釈と全体的な症例分析においてDeepSeekを高く評価した。

結論:

• DeepSeekは、ChatGPTと比較して、骨・軟部腫瘍の診断精度と臨床推論において優れていることを示した。病理および治療領域におけるDeepSeekのパフォーマンスは著しく良好である。共通のエラーのため、AIと臨床医のハイブリッドワークフローが推奨される。