大型语言模型可以支持生成标准化的出院摘要 - - 一项使用ChatGPT-4和电子健康记录的回顾性研究
Arne Schwieger1, Katrin Angst2, Mateo de Bardeci3
1Centre for Depression, Anxiety Disorders and Psychotherapy, Psychiatric University Hospital Zurich (PUK), Zurich, Switzerland; Faculty of Medicine, University of Zurich (UZH), Zurich, Switzerland.
通过ChatGPT-4生成的精神病医院出院摘要 (DS) 与住院人员撰写的精神病医院出院摘要的质量不匹配. 虽然AI-DS显示出作为医生模板的潜力,但人类写的DS总体上被评为更高.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 精神病学是一个精神病学.
背景情况:
- 电子健康记录 (EHR) 对于患者护理至关重要.
- 出院摘要 (DS) 对于护理的连续性至关重要.
- 人工智能在产生临床文档方面的潜力正在探索中.
研究的目的:
- 使用ChatGPT-4对比人工智能生成的精神病医院出院摘要 (DS) 的质量,与精神病医院住院医生撰写的摘要进行比较.
- 在各种质量子类别中评估人工智能生成的DS的性能.
主要方法:
- 由住院人员编写的20个住院患者的DS与ChatGPT-4从EHR数据生成的DS进行了比较.
- 8名失明精神病学专家在15个质量子类别中,在1-5个利克特级别上对这两种版本进行了评分.
- 主要结果是整体评级差异;次要结果包括按问题,案例和评级者的差异.
主要成果:
- 人类编写的DS获得的总体评分 (3.78) 比人工智能生成的DS (3.12) 高得多.
- 人类DS在12/15个质量问题和16/20个案例中超过了AI,受到7/8评级者的青.
- 在40%的病例中,AI-DS表现出幻觉,并且有更多的内容错误 (30%对10%).
结论:
- 人工智能生成的DS与居民编写的DS质量不匹配,但在20%的案例中表现相似.
- 在22%的案例中,AI-DS因纠正努力较低而被评为有利,但缺乏具体性和连贯性.
- 通过LLM生成的DS可以作为医生有价值的模板,潜在地提高效率.
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