人工智能聊天机器人的性能在诊断急性肺血栓塞栓症从给定的临床细节

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 临床诊断 临床诊断 临床诊断
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 聊天机器人在医学诊断和临床决策中提供潜在的支持工具.
• 评估聊天机器人对肺栓塞 (PE) 的诊断准确性至关重要.

研究的目的:

• 评估聊天机器人 (Bard,Bing,ChatGPT-3.5) 在诊断肺栓塞 (PE) 中的准确性.
• 评估聊天机器人的表现,以确定PE的严重程度.

主要方法:

• 分析了65份病例报告.
• 对Bard,Bing和ChatGPT-3.5进行了临床分析,以获得差异诊断.
• 维尼克特更新了补充数据,以评估PE严重程度的确定.

主要成果:

• 所有聊天机器人都列出了PE在前10个诊断中的高度准确性 (Bard: 87.6%,Bing: 92.3%,ChatGPT-3.5: 92.3%).
• 与Bing (30.8%) 和ChatGPT-3.5 (47.7%) 相比,Bard对顶部诊断 (56.9%) 的准确性更高.
• 大规模PE被识别成功率超过85%,尽管错误分类在亚大规模PE组中最高.

结论:

• 聊天机器人证明了PE的显著诊断准确性,特别是在大规模病例中.
• 尽管它们不是用于初级诊断,但它们作为临床决策支持工具的潜力是有希望的.
• 需要使用更大的数据集进行进一步的研究,以验证现实世界的临床性能.