人工智能 (Google bard) 在形态学,遗传学和放射学图像识别中的作用:基于类型的客观结构实践考试 (OSPE) 性能
Sultan A Meo1, Abdulelah A AbuKhalaf1, Muhammad Zain S Meo1
1From the Department of Physiology, College of Medicine, King Saud University (S. Meo); from the College of Medicine, Alfaisal University (AbuKhalaf, M.Z. Meo, M.O. Meo); from the Department of Science, College of Science (Ayub); from the Department of Family Medicine (ElToukhy); from the Department of Medicine (Usmani); from the Department of Surgery (Hajjar), College of Medicine, King Saud University. Riyadh, Kingdom of Saudi Arabia.
像谷歌巴德这样的人工智能 (AI) 显示出识别和解释医疗图像的潜力,用于教育和医疗保健. 虽然在目标结构实践考试 (OSPE) 中总体得分为56.7%,但其表现在不同图像类型中存在差异.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健科学 医疗保健科学
- 医学中的人工智能.
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医疗教育和医疗保健中的整合正在迅速发展.
- 人工智能工具为增强诊断能力和教育评估提供了潜力.
研究的目的:
- 为了评估谷歌Bard的性能,一个生成AI,在识别和解释医疗图像.
- 通过客观结构实践考试 (OSPE) 评估人工智能在医学教育和医疗保健科学中的作用.
主要方法:
- 使用医学数字,扫描和图像开发了一个OSPE风格的问题库.
- 60个不同的医疗图像被提交给谷歌巴德,用于识别和解释评估.
主要成果:
- 谷歌Bard在图像类别中获得了不同的分数,骨结构 (90%) 和肝脏结构 (40%) 显示出显著的差异.
- 在OSPE评估中,人工智能工具获得了56.7% (34/60) 的总分.
- 性能在图像中的范围从28.57%到骨结构图像中的90%.
结论:
- 谷歌Bard在识别和解释形态,组织病理和放射图像方面表现出令人满意的表现.
- 像谷歌巴德这样的AI工具可能会成为医学学生,教师和医疗保健专业人员的宝贵助手.
- 需要进一步的研究来探索AI在医学图像分析中的全部潜力和局限性.
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