甲状腺结节的风险分层:评估ChatGPT适用于基于文本的分析
Matti Sievert1, Olaf Conrad1, Sarina Katrin Mueller1
1Department of Otorhinolaryngology, Head and Neck Surgery, Friedrich Alexander University of Erlangen-Nuremberg, Erlangen University Hospital, Germany.
American journal of otolaryngology
|December 19, 2023
概括
聊天GPT显示甲状腺结节风险分层的中等潜力使用文本报告,帮助个性化治疗决策. 为了在甲状腺结节评估中进行临床整合,需要进一步验证.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 放射学和成像学 放射学和成像学
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 准确的甲状腺结节风险分层对于有效的患者管理至关重要.
- 目前的方法依赖于专家对成像数据的解释,这可能是耗时的,并且会有变化.
研究的目的:
- 根据基于文本的临床报告,评估ChatGPT对甲状腺结节风险分层的适用性.
- 评估ChatGPT在根据甲状腺成像报告和数据系统 (TI-RADS) 分类超声波模式方面的性能.
主要方法:
- 收集了50份匿名甲状腺结节报告和风险评估的数据集.
- 采用ChatGPT,使用TI-RADS标准对超声波图案进行分类.
- 模型性能使用灵敏度,特异性,准确性进行评估,并与基于调查者的评估和组织学进行比较.
主要成果:
- 聊天GPT与基于审查者的TI-RADS评估达成了42%的总体一致.
- 在区分低风险 (TI-RADS 2-3) 和高风险 (TI-RADS 4-5) 结节时,ChatGPT获得了86.7%的灵敏度,10.7%的特异性和68%的准确性.
- 评价者之间的可靠性是以0.686.6的科恩卡帕计算的.
结论:
- 在甲状腺结节风险分层方面,ChatGPT显示出作为临床医生辅助工具的潜力.
- 虽然目前协议率较低,但ChatGPT可能会促进个性化治疗决策.
- 进一步的研究和验证对于确定常规实践的临床适用性和通用性至关重要.
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