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Updated: Jun 4, 2025
09:17
Using Retinal Imaging to Study Dementia
Published on: November 6, 2017
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视网膜成像分析由聊天-4o和双子先进:革命的转折点?
Matteo Mario Carlà1,2, Emanuele Crincoli1,2, Stanislao Rizzo1,2,3
1Ophthalmology Department, "Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli, IRCCS", Rome, Italy.
Retina (Philadelphia, Pa.)
|December 23, 2024
概括
与Gemini Advanced相比,ChatGPT-4o在分析视网膜光学连贯断层扫描/血管图像时表现出更高的诊断准确性. 这项研究强调了人工智能.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 人工智能 (AI) 工具正在越来越多地被用于医学应用.
- 在专业领域评估高级AI模型 (如GPT-4o和Gemini Advanced) 的诊断能力至关重要.
- 视网膜疾病需要准确和及时的诊断,通常依赖于复杂的成像模式.
研究的目的:
- 为了比较GPT-4o和Gemini Advanced在识别各种视网膜疾病的诊断性能,使用光学相干断层扫描/血管学 (OCT/A) 扫描.
- 在临床诊断背景下评估这些AI模型的准确性和局限性.
主要方法:
- 对50例视网膜病理病例 (27例手术,23例医学) 进行了探索性分析.
- 这些病例的光学连贯性断层扫描/血管学 (OCT/A) 扫描被输入到ChatGPT和Gemini Advanced接口.
- 人工智能模型被要求描述图像,他们的诊断被分类为正确,部分正确,错误,无法评估或未给出的.
主要成果:
- 聊天GPT-4o在62% (31/50) 的病例中实现了正确的诊断,显著超过双子 Advanced的32% (16/50) (P = 0.0048).
- 在24%的案例中,Gemini Advanced未能提供答案,特别是当结构图像缺少时,将OCT/A扫描与艺术品混在一起.
- 斑点是两种模型中最常见的误诊 (16%为ChatGPT-4o,14%为双子座高级).
结论:
- 聊天GPT-4o在解释视网膜疾病的光学连贯性断层扫描/血管图像方面表现出比Gemini Advanced更高的诊断准确性.
- 尽管取得了进展,但这些AI模型对视网膜病理的诊断范围和可靠性仍然有限.
- 需要进一步开发,以提高AI在眼科医学图像分析方面的能力.
