異なる人工知能のチャットボットによる,患者による視野回路に関する質問に対する回答の正確性と再現性:比較研究

科学分野:

• オフタルモロジック (眼科)
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
• 医療情報工学 医療情報工学

背景:

• 生成型人工知能 (AI) のチャットボットは,医療情報を求める患者によってますます利用されています.
• AIチャットボットが複雑な眼科疾患の正確な情報を提供する信頼性は,十分に確立されていません.
• この研究では,患者中心の視野回路のクエリに対応する上で,主要なAIチャットボットのパフォーマンスを評価しています.

研究 の 目的:

• 5つのAIチャットボットの精度,包括性,再現性を比較して,患者さんのビトレオレチナル状態に関する質問に答えること.
• 眼科における患者教育ツールとしてのAIチャットボットの適性を評価する.

主な方法:

• アメリカ眼科アカデミーデータベースから,患者中心の135の視床神経質の質問が使用されました.
• 5つのAIチャットボット (ChatGPT-5.o,DeepSeek R1,Meta AI,Grok 3.0,Google Gemini 2.5 Pro) は,標準化された条件下で2回クエリされました.
• 2人の独立した眼科医は,応答の正確性と再現性を評価した.

主要な成果:

• ChatGPT-5.oは最高精度 (94%) と高再現性 (96.3%) を達成しました.
• DeepSeek R1は,高い精度 (92.6%) とともに,最大の再現性 (98.5%) を示しました.
• Grok 3.0とGoogle Gemini 2.5 Proは,より低い精度と再現性を示したが,Meta AIは,適度なパフォーマンスを示した.
• ヴィトレクトミーと年齢関連の黄斑変性に関する質問は,糖尿病性網膜症と比較して,より高い精度スコアを得ました.

結論:

• ChatGPT-5.oとDeepSeek R1は,臨床基準に匹敵する正確性と再現性を実証しており,患者教育リソースとしての可能性を示唆しています.
• 異なるAIモデルと眼疾患におけるパフォーマンスの変動性は,慎重に採用する必要性を強調しています.
• 継続的な最適化は,AIチャットボットが,視網膜内皮のケアのために安全で信頼できる情報を提供することを保証するために不可欠です.