评估人工智能聊天机器人的诊断能力:模型开发和验证
1Independent Researcher in Laryngology, Voice Pathology, and Speech-Language Pathology, Tehran, Iran.
European annals of otorhinolaryngology, head and neck diseases
|February 19, 2025
概括
像ChatGPT和Perplexity AI这样的AI聊天机器人在诊断语音障碍类型方面表现不佳. 目前的临床使用不推,但未来的AI进步可能会改善语音障碍诊断.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 语音和声音障碍 语音和声音障碍
背景情况:
- 人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗保健决策支持的新兴工具.
- 准确诊断失声 (语音障碍) 对于有效的治疗计划至关重要.
研究的目的:
- 评估ChatGPT和Perplexity AI在区分类型的听障 (有机,功能,神经) 的诊断能力.
- 评估AI聊天机器人在临床语音分析中的潜力.
主要方法:
- 两项实验使用失声患者的语音自我评估和声学分析数据进行.
- 聊天GPT和困惑AI的任务是开发基于AI的模型来确定语音障碍类型.
- 这些模型在单独的患者数据集上进行了测试.
主要成果:
- 聊天GPT无法分析数据,只提供指导.
- 与专家诊断相比,AI的诊断显示出缺乏统计学意义 (科恩的卡帕:实验1P=0.773,实验2P=0.067).
结论:
- 目前的人工智能聊天机器人在听力障碍的差异诊断中表现初步不佳.
- 目前不建议对这些人工智能聊天机器人进行诊断失声症的临床实施.
- 需要进一步的研究和人工智能修改,以探索它们在语音诊所的未来潜力.


