关于使用基于大型语言模型的人工智能在现实生活中的病例场景中对糖尿病患者进行初始糖尿病视网膜病变查的建议
Nikhil Gopalakrishnan1, Aishwarya Joshi1, Jay Chhablani2
1Department of Retina and Vitreous, Narayana Nethralaya Eye Hospital, #121/C, 1st R Block, Chord Road, Rajaji Nagar, Bengaluru, Karnataka, 560010, India.
International journal of retina and vitreous
|January 24, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以帮助确定新糖尿病患者的糖尿病视网膜病变 (DR) 查需求. 使用人工智能和临床医生的输入开发的新型DR查得分可以指导及时查,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗保健中的人工智能
- 糖尿病学 糖尿病学
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病患者视力丧失的主要原因.
- 早期检测和查对于预防严重视力障碍至关重要.
研究的目的:
- 探索人工智能 (AI) 在识别糖尿病视网膜病变 (DR) 查关键风险因素方面的实用性.
- 利用临床医生和人工智能平台的见解,在新诊断的糖尿病 (DM) 病例中制定DR查的建议.
主要方法:
- 20个人工智能生成的假设病例场景由5名临床医生和3个人工智能应用程序对DR查时间进行了评估.
- 在临床医生和人工智能平台之间计算了评估者之间的可靠性.
- 实施了一个评分系统来量化风险因素,为立即,一年内或五年内查分配分数.
主要成果:
- 在临床医生和AI之间观察到公平的评价者间可靠性 (k=0.21-0.40).
- 失控的DM和系统性并发症表明立即查.
- 家庭有DM病史和怀孕,需要在一年内进行查;如果没有这些因素,建议在五年内进行查.
结论:
- 人工智能可以通过开发一种新的DR查得分,为新DM患者的DR查做出重大贡献.
- 为了在临床实践中实施这种DR查得分,需要进行进一步的验证研究.
