小児脳卒中における人工知能:スクリーニングにおける同盟者?
I Ojeda-Velázquez1, B Bermejo-González1, M García de Oteyza2
1Pediatric Medical Intern, Pediatrics Department, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, Spain.
まとめ
ChatGPTは,脳卒中疑惑の診断や小児の緊急事態の設定における神経学的スケールの計算において,限られた有用性を示しています. しかし,低脳卒中確率スコアは,脳卒中を排除するのに役立つ可能性があり,潜在的なサポート的役割を示唆しています.
科学分野:
- 小児救急医療について
- 医療における人工知能
- 神経学 神経学とは
背景:
- ChatGPTのようなAIツールの評価は,臨床的意思決定支援に不可欠です.
- 子どもの脳卒中疑惑は,正確でタイムリーな診断を必要とします.
- 標準化されたスケール (GCS,PEDNIHSS) は,神経学的評価に不可欠です.
研究 の 目的:
- 小児脳卒中疑いに対するChatGPTの診断ガイドラインの正確性を評価するために.
- ストロークの可能性を予測するChatGPTの能力を評価するために.
- グラスゴー昏睡スケール (GCS) と小児国立衛生研究所脳卒中スケール (PEDNIHSS) の計算におけるChatGPTのパフォーマンスを分析する.
主な方法:
- 小児科の救急治療室での遡及的観察研究.
- 標準化された患者ケーステンプレートは,ChatGPTの会話で使用されました.
- ChatGPTは診断,脳卒中確率,GCS,PEDNIHSSの計算を促され,結果は臨床評価と比較されました.
主要な成果:
- ChatGPTは診断ガイドラインのコンコンダンスが弱い (k=0.291),高い感度 (90.9%) と低い特異性 (57.4%) を示した.
- 脳卒中の確率予測の曲線下領域 (AUC) は0.796であり,スコア<4は高い負の予測値 (93.75%) を示した.
- GCS (k=0.227) とPEDNIHSS (k=0.261) の計算における一致性は弱かった.
結論:
- 現在,チャットGPTは,小児脳卒中の疑いのある症例の直接診断ガイドまたはスケール計算に適していません.
- ChatGPTによって生成された脳卒中確率スコアが4以下であれば,脳卒中を排除するのに役立ちます.
- ChatGPTは,小児脳卒中コードの活性化における補足ツールとして役立つ可能性がある.
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