对于神经学定位的GPT-4性能
Jung-Hyun Lee1, Eunhee Choi1, Robert McDougal1
1Department of Neurology (J-HL, WWL), State University of New York Downstate Health Sciences University; Department of Neurology (J-HL, WWL), Kings County Hospital; Department of Neurology (J-HL), Maimonides Medical Center, Brooklyn; Department of Internal Medicine (EC), Lincoln Medical Center, Bronx, NY; Department of Biostatistics (RM), Yale School of Public Health; Program in Computational Biology and Bioinformatics (RM); Wu-Tsai Institute (RM); Section of Biomedical Informatics and Data Science (RM), Yale School of Medicine, Yale University, New Haven, CT; and Department of Physiology and Pharmacology (WWL), State University of New York Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY.
使用临床数据,生成预训练变压器-4 (GPT-4) 在局部化急性中风病变方面表现有前途. 这种先进的人工智能工具可以帮助神经病学家通过从患者病史和检查中准确识别病变位置来帮助神经学家.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 神经学 神经学
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM),如生成预训练型转换器 (GPTs),有可能减少医疗保健差距.
- 目前用于病变定位的软件在范围上有局限性.
- 这项研究评估了GPT-4在临床表现中用于病变局部化的能力.
研究的目的:
- 根据临床信息,评估GPT-4在局部化急性中风病变方面的准确性.
- 将GPT-4的定位性能与基于成像的发现进行比较.
- 探索GPT-4作为神经病学的临床工具的潜力.
主要方法:
- 根据患者病史和急性中风病例的神经物理检查 (H&P) 数据,GPT-4被提示.
- 零射击思维链和文本分类提示被用于临床推理和本地化.
- 在46个病例的三个试验中,GPT-4的输出与基于成像的本地化进行了比较.
主要成果:
- 对于神经解剖学定位和临床推理,GPT-4准确地处理了H&P文本.
- 病变侧面和大脑区域的性能指标 (特异性,灵敏度,精度,F1评分) 高.
- 大多数大脑区域都观察到高精度,小脑有较小的限制.
结论:
- 根据临床数据,GPT-4在局部化急性中风病变方面表现出显著的能力.
- 这些发现表明GPT-4作为神经病学中宝贵的临床工具的潜在未来作用.
- 进一步的研究可能会探索将GPT-4整合到中风诊断和管理的临床工作流程中.
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