使用美国心脏协会的高级心血管生命支持指南进行心脏骤停和胸模拟的ChatGPT的性能:探索性研究
Cecilia Pham1, Romi Govender1, Salik Tehami1
1Tilman J Fertitta Family College of Medicine, University of Houston, Houston, TX, United States.
聊天GPT在遵循心脏骤停和心肌梗塞的高级心血管生命支持指南时表现出较低的准确性,突出了在重症监护场景中提高AI可靠性的需要.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 心血管医学 心血管医学
背景情况:
- 以前的AI模型在医学检查中显示出潜力,但复杂的临床场景准确性未经测试.
- 先进的心血管生命支持 (ACLS) 的坚持对于改善心脏病和心脏骤停的存活率至关重要.
- 一个领先的大型语言模型ChatGPT在复杂情况下没有按照ACLS指南进行评估.
研究的目的:
- 评估ChatGPT在应用2020年美国心脏协会ACLS指南中的准确性.
- 为了评估ChatGPT的性能,特别是对于胸肌梗塞和心脏骤停算法.
主要方法:
- 基于2020年ACLS指南的两个模拟被用于测试ChatGPT.
- 精度是通过个别步骤的正确性,整体模拟得分和算法特定得分来衡量的.
- 每个模拟都被重复了20次,以确保结果的可靠性.
主要成果:
- 在心脏骤停方面,ChatGPT的平均步骤准确度为85%,在心脏骤停方面仅为30%.
- 在20次尝试中,整体中位准确率为69%的心脏骤停和42%的胸心骤停.
- 观察到不一致的输出,错过的步骤,重复强调和错误的药物信息.
结论:
- 目前ChatGPT的性能表明,需要显著提高临床应用的可靠性.
- 确保一致和准确的AI指导对于防止重症监护中的医疗错误至关重要.
- 需要进一步优化,以提高ChatGPT在高级心血管生命支持场景中的有效性和可靠性.
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