HIV感染者におけるカポシ肉腫:標準化されたアンケートセットを用いたAIベースの臨床応答の比較評価
Sibel Altunisik Toplu1, Nihal Altunisik2, Dursun Turkmen2
1Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Inonu University Faculty of Medicine, Malatya, Turkey.
Cutaneous and ocular toxicology
|February 16, 2026
まとめ
3つのAIプラットフォームは,HIVに関連するKaposiの肉腫に関する質問に対して同様の精度を示しました. しかし,引用,視覚支援,意思決定アルゴリズムの違いが認められ,臨床適用性に影響を与えました.
科学分野:
- 医療情報工学 医療情報工学
- 医療における人工知能
背景:
- カポシ・サーコマは,HIV患者における重大な皮膚性悪性腫瘍である.
- HIV関連のカポシ肉腫のような複雑な疾患の管理に,正確でタイムリーな臨床情報は極めて重要です.
研究 の 目的:
- HIV関連のカポシ肉腫の臨床反応を3つのデジタルプラットフォーム (ChatGPT 5.2,DeepSeek,Consensus) で比較する.
- プラットフォームの応答性,正確性,および臨床適用性に基づいて評価する.
主な方法:
- HIV関連のカポシ肉腫に関する標準化されたアンケートが使用されました.
- ChatGPT,DeepSeek,Consensusからの回答は,専門の臨床医によって精度について評価されました.
- 引用や意思決定アルゴリズムなどの質的側面は記述的に評価されました.
主要な成果:
- ChatGPTとConsensusはすべての質問に答えましたが,DeepSeekは1つの質問で技術的な障害がありました.
- プラットフォーム間で統計的に有意な精度差は見つかりませんでした (p=0.663).
- コンセンサスは一貫して情報源を引用し,ChatGPTは視覚的サポートを提供し,ChatGPTは臨床的意思決定アルゴリズムで卓越した.
結論:
- 定量的な精度は比較可能であったが,HIV-カポシの肉腫に関する情報に対するAIプラットフォームの間で質的な違いが存在する.
- AIと文献ベースのプラットフォームは臨床医を助けることができますが,ガイドラインと専門家の判断とともに解釈が必要です.
