使用ChatGPT-4进行自动化和无代码开发的风险计算器,用于预测糖尿病视网膜病变和黄斑,而无需视网膜成像
Eun Young Choi1, Joon Yul Choi2, Tae Keun Yoo3
1Department of Ophthalmology, Institute of Vision Research, Gangnam Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine, Seoul, South Korea.
International journal of retina and vitreous
|January 31, 2025
概括
使用患者数据,ChatGPT-4可以创建糖尿病视网膜病变 (DR) 和糖尿病黄斑 (DME) 的风险计算器,改善早期检测,而不需要视网膜图像或编码技能.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 眼科医生 眼科 眼科
- 预测分析是一种预测分析.
背景情况:
- 糖尿病视网膜病变 (DR) 和糖尿病黄斑 (DME) 是糖尿病患者视力丧失的主要原因.
- 专家和设备的有限访问阻碍了初级保健中早期检测.
- 调查AI聊天机器人可访问的风险评估.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4在开发DR和DME风险计算器方面的能力.
- 创建一个只使用健康检查数据的工具,绕过视网膜成像的需要.
- 在不需要编码专业知识的情况下实现风险预测.
主要方法:
- 利用了韩国国家健康和营养检查调查 (KNHANES) 数据 (2017-2021).
- 使用ChatGPT-4进行后勤回归分析和预测公式生成.
- 开发了一个基于Web的风险计算器,自动生成HTML代码.
主要成果:
- 聊天GPT-4成功开发了一个功能性的基于Web的DR和DME风险计算器.
- 该模型在验证集中实现了DR的ROC-AUC值为0.786,DME的ROC-AUC值为0.835.
- 性能与使用传统机器学习工具开发的模型相当.
结论:
- 无代码AI提示与ChatGPT-4克服预测模型开发的技术障碍.
- 仅使用病史和实验室数据进行DR和DME风险预测的可访问工具是可行的.
- 能够有效地选糖尿病患者进行视网膜检查,减少对成像的依赖.
