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Updated: Jun 23, 2026
08:58
Artificial Intelligence Approaches to Assessing Primary Cilia
Published on: May 1, 2021
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人工智能用于图像识别,用于诊断口腔和口腔癌和白血病
Benedikt Schmidl1, Tobias Hütten2, Steffi Pigorsch3
1Department of Otolaryngology Head and Neck Surgery, Technical University Munich, Munich, Germany. benedikt.schmidl@tum.de.
Scientific reports
|January 29, 2025
概括
聊天GPT 4.0在诊断口腔病变方面表现有前途,仅通过图像识别就能正确识别白血病. 然而,诊断状细胞癌需要临床病史,这表明目前可靠的头癌诊断的局限性.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 在瘤学瘤学.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 视觉诊断对于口腔 (OSCC) 和口腔 (OPSCC) 状细胞癌,头状细胞癌 (HNSCC) 的亚型至关重要.
- 具有图像识别能力的大型语言模型 (LLM),如ChatGPT 4.0,是医学诊断中的新兴工具.
研究的目的:
- 探索ChatGPT 4.0图像识别和临床病史解释用于诊断平细胞癌 (SCC) 和白血病的有效性.
- 评估ChatGPT 4.0在区分口腔病变与健康组织中的诊断准确性.
主要方法:
- 一项探索性研究分析了45张临床图像 (每张15张SCC,白血病和对照).
- 聊天GPT 4.0在三个场景中进行了测试:仅图像识别,图像与临床病史以及仅临床病史.
- 诊断准确性由两位独立审查员使用修改的人工智能性能指数 (AIPI) 评估.
主要成果:
- 通过单独使用图像识别,ChatGPT 4.0 准确地识别了白血病.
- 当临床史与图像一起提供时,SCC的诊断准确性显著改善.
- 仅依靠临床病史导致白血病和SCC病例的错误分类.
结论:
- 通过图像分析,ChatGPT 4.0显示了诊断口腔病变,特别是白血病的潜力.
- 目前的人工智能能力不足以在没有综合临床数据的情况下可靠诊断OSCC和OPSCC.
- 人工智能技术的进一步进步可能会增强其在临床头癌症诊断中的作用.
