GPT-4o的马诊断和分离精度
Laura Haase1,2, Dagmar Monett2, Martin Sedlmayr1
1Institute for Medical Informatics and Biometry, Carl Gustav Carus Faculty of Medicine, Technische Universität Dresden, Dresden, Germany.
Studies in health technology and informatics
|November 22, 2024
概括
像ChatGPT-4o这样的大型语言模型在诊断马的健康问题上显示了准确性. 虽然该工具通常可靠进行分组,但有时会高估紧急情况,但不会影响马的福利.
科学领域:
- 兽医医学 兽医医学 兽医医学
- 动物健康中的人工智能
- 马的健康诊断 马的健康诊断
背景情况:
- 动物所有者越来越多地使用在线资源来获取物健康信息.
- 大型语言模型 (LLM) 正在成为动物健康指导的潜在工具.
- 在兽医分类和诊断中评估LLM的准确性至关重要.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4o的准确性,用于马匹分类和初步诊断.
- 将LLM产生的评估与兽医专家的评估进行比较.
- 确定在马健康领域的LLM应用中需要改进的地方.
主要方法:
- 用于马的十个临床图片被用作ChatGPT-4o的提示.
- 将ChatGPT-4o的情况评估与马匹兽医专家的情况评估进行了比较.
- 分析了诊断的准确性和紧急性评估.
主要成果:
- 聊天GPT-4o在建议马匹最可能的诊断方面表现出高准确度.
- 该工具偶尔会建议与兽医联系的紧迫性高于必要的情况.
- 根据LLM的建议,这并没有导致马的护理等待时间受到损害.
结论:
- 聊天GPT-4o显示承诺作为一个准确的工具,用于最初的马匹健康选和诊断.
- 需要进一步精细化,以优化紧急性评估,并可能减少兽医的工作量.
- 对于寻求健康信息的动物所有者来说,LLM可以是一个有价值的辅助资源.
