解读克拉维恩 - 丁多分类:人工智能 (AI) 作为分类术后并发症的新工具
Sebastian Manuel Staubli1, Harriet Louise Walker2, Fuat Saner3
1Department of HPB Surgery and Liver Transplant, Royal Free Hospital, London, UK.
Annals of surgery
|June 17, 2024
概括
在使用克拉维恩 - 丁多分类 (CDC) 的术后并发症分级方面,ChatGPT 4显示出高准确度. 这种人工智能 (AI) 工具显示出对临床数据进行高效和精确分析的潜力.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 自然语言处理应用程序
- 手术并发症评估手术并发症评估
背景情况:
- 克拉维恩 - 丁多分类 (CDC) 标准化了手术并发症分级.
- 在临床实践中一致应用CDC存在挑战.
- 人工智能 (AI) 提供自动化分级解决方案.
研究的目的:
- 评估ChatGPT在应用Clavien-Dindo分类 (CDC) 对术后并发症的准确性.
- 评估AI在使用自然语言处理 (NLP) 来分类外科并发症的能力.
主要方法:
- 测试ChatGPT定义CDC标准的能力.
- 评估ChatGPT的临床示例生成和并发症分级.
- 从虚构和真实的临床总结中评估ChatGPT对并发症的解释.
主要成果:
- 聊天GPT 4准确地反映了CDC的标准,性能优于3.5.5版本.
- 聊天GPT 4在生成临床示例方面达到了99%的一致性,在分类单个并发症方面达到了97%的准确性.
- 当从现实世界的出院总结 (κ=0.92) 中对并发症进行分级时,观察到近乎完美的表现.
结论:
- 聊天GPT 4在应用Clavien-Dindo分类中表现出显著的熟练度和准确性.
- 像ChatGPT这样的AI工具有可能成为分析Clavien-Dindo分类数据的重要工具.
- 未来的应用可能涉及从临床数据集中自动提取和分析并发症数据.


