通过生成性人工智能模型预测心脏骤停后的结果
Simon A Amacher1,2,3, Armon Arpagaus2, Christian Sahmer2
1Intensive Care Medicine, Department of Acute Medical Care, University Hospital Basel, Basel, Switzerland.
Resuscitation plus
|March 4, 2024
概括
生成型人工智能模型ChatGPT-4在预测心脏骤停患者的结果方面表现出与既定得分相似的准确性. 需要进一步的研究,以潜在的临床整合大语言模型在预后.
科学领域:
- 医学预测 医学预测
- 医疗保健中的人工智能
- 关键护理医学 关键护理医学
背景情况:
- 心脏骤停的结果很难准确预测.
- 既定的预后得分有其局限性.
- 生成性人工智能为医疗预后提供了一种新的方法.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4的预后准确性,以预测心脏骤停患者的死亡率和神经结果.
- 为了比较ChatGPT-4的性能与已建立的心脏骤停预后得分.
- 探索人工智能在心脏骤停后护理中的潜力.
主要方法:
- 成年心脏骤停患者的前性队列研究.
- 使用了具有16个预后参数的ChatGPT-4.
- 将ChatGPT-4的预测性能 (AUC,灵敏度,特异性) 与OHCA,CAHP和PROLOGUE得分进行比较.
主要成果:
- 住院死亡率为43%,不良的神经结果为54%.
- 在死亡率预测方面,ChatGPT-4的AUC为0.85,与现有得分 (AUC为0.82-0.84) 相似.
- 聊天GPT-4在神经结果差的情况下表现出类似的预测性能 (AUC 0.83).
结论:
- 聊天GPT-4的预后准确度与心脏骤停患者的验证得分相似.
- 在临床整合之前,需要进一步的研究来解决人工智能产生的不合逻辑反应.
- 大型语言模型显示,在心脏骤停后,多模式结果预测具有前途.
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