查特GPT的诊断准确性对于患者的选;一个系统性审查和元分析
Navid Kaboudi1, Saeedeh Firouzbakht2, Mohammad Shahir Eftekhar3
1Faculty of Pharmacy, Tabriz University of Medical Sciences, Tabriz, Iran.
Archives of academic emergency medicine
|September 18, 2024
概括
人工智能 (AI),特别是ChatGPT,在提高急救部门 (ED) 排列精度方面表现有前途. 虽然ChatGPT 4.0表现出更高的准确性,但可变性和偏差需要进一步研究以确保安全的临床整合.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 紧急医疗 紧急医疗
背景情况:
- 人工智能 (AI) 工具,如ChatGPT,越来越多地被探索以提高医疗保健诊断.
- 紧急部门 (ED) 的分类需要准确而高效的患者优先级.
研究的目的:
- 系统地评估ChatGPT在ED患者分组中的诊断性能和安全性.
- 为了比较不同的ChatGPT版本在按紧急情况优先考虑患者的准确性.
主要方法:
- 一个系统的审查和元分析,遵循PRISMA指南.
- 在主要数据库 (Scopus,科学网,PubMed,Embase) 中搜索相关研究.
- 使用QUADAS-2进行质量评估,并使用随机效应模型进行聚合精度计算.
主要成果:
- 分析了14项涉及1412名患者/情景的研究.
- 聊天GPT 4.0实现了0.86 (95% CI:0.64-0.98) 的聚合精度,具有很高的异质性 (I2 = 93%).
- 聊天GPT 3.5显示了0.63 (95% CI:0.43-0.81) 的聚合精度,具有显著的异质性 (I2 = 84%) 和潜在的出版偏差.
结论:
- 聊天GPT,特别是4.0版本,显示了提高ED分选精度的潜力.
- 实质性的异质性和发现的偏见需要谨慎解释和进一步调查.
- 需要进行额外的研究来完善人工智能工具,以便在紧急情况下安全可靠的临床应用.
