在急诊室使用语音命令进行聊天GPT支持的患者分组:一项前性的多中心研究
Sinan Pasli1, Metin Yadigaroğlu2, Esma Nilay Kirimli3
1Karadeniz Technical University, School of Medicine, Department of Emergency Medicine, Trabzon, Turkey.
与人类人员相比,ChatGPT-4o在急诊室患者分拣方面表现优越,在优先考虑医疗紧急情况方面取得了更高的准确性. 虽然一般有效,但在需要黄色或红色区分类的复杂病例的三级医院,其性能略有下降.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 医疗保健中的人工智能
- 临床决策支持系统 临床决策支持系统
背景情况:
- 患者分组对于在急诊室 (EDs) 优先考虑护理至关重要,以优化资源配置和改善患者的治疗结果.
- 准确的分组包括评估临床情况,管理等待时间,提高整体ED效率.
- 本研究评估了ChatGPT-4o在各种ED设置中进行患者分拣方面的能力.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4o在患者选中的性能,与人类选人员相比.
- 分析人工智能驱动的分组在各种各样的急诊室环境中的优缺点.
- 在紧急医疗分组中建立一个AI性能与黄金标准的基准.
主要方法:
- 一项多中心的前性研究将ChatGPT-4o和人类分拣决策与紧急医疗专家的黄金标准进行了比较.
- 用患者数据 (主要投诉,并发症,生命体征) 来根据紧急严重性指数 (ESI) 和当地协议做出分拣决定.
- 聊天GPT-4o被定制为医院特定的提示,并使用科恩的卡帕,F1得分和ROC分析来评估其性能.
主要成果:
- 该研究包括6657名患者,与分组人员 (kappa = 0.782) 相比,ChatGPT-4o与黄金标准 (科恩卡帕 = 0.833) 几乎完全一致.
- 聊天GPT-4o总体F1得分高 (0.897),高于分组人员 (0.863),表明表现优越.
- 虽然整体准确性很高 (AUC>0.90),但在高等医院内的特定区域 (黄色区域:AUC = 0.75;红色区域:AUC = 0.78) 的表现较低.
结论:
- 聊天GPT-4o在紧急诊所患者分拣中总体上表现优于人类分拣人员,与专家决定有很高的一致性.
- 人工智能模型的有效性在不同紧急部门设置中是一致的.
- 三级医院的表现对于需要分拣到黄色和红色区域的复杂病例相对较低,突出显示了未来改进的领域.
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