在分析口腔病理学中的多模式大语言模型的诊断性能
Ana Suárez1, Yolanda Freire1, María Suárez1
1Department of Pre-Clinic Dentistry II, Faculty of Biomedical and Health Sciences, Universidad Europea de Madrid, Madrid, Spain.
Oral diseases
|June 23, 2025
概括
聊天GPT-4o显示为口腔粘膜病变的诊断支持工具的承诺,在确定位置和建议治疗方面表现出很好的准确性. 虽然它不能取代临床判断,但它有可能提高诊断效率,特别是在服务不足的地区.
科学领域:
- 口腔病理学 口腔病理学
- 医学中的人工智能
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 口腔粘膜病变需要准确和及时的诊断.
- 人工智能工具正在越来越多地被探索,以支持临床决策.
- 评估AI在专业医疗领域的表现至关重要.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4o在解释口腔粘膜病变照片中的准确性和可重复性.
- 探索其作为医疗保健专业人员的诊断支持工具的实用性.
- 确定其在不同临床环境中的潜力.
主要方法:
- 聊天GPT-4o分析了30张口腔和唇部粘膜病变的临床照片.
- 在20天内,每个图像产生了30个响应,评估了位置,诊断和建议.
- 两位口腔病理学专家评估了3600个答案的准确性和可重复性.
主要成果:
- 聊天GPT-4o实现了损伤位置的71.4%准确率和诊断的58.2%.
- 对于正确的诊断,它显示了诊断测试的准确率为90.7%,治疗的准确率为95.8%.
- 在重复的回复中,观察到实质性到几乎完美的一致性.
结论:
- 聊天GPT-4o展示了作为初始口腔损伤评估的可靠工具的潜力.
- 它可以提高诊断效率,特别是在资源有限的环境中.
- 在广泛的临床采用之前,需要进一步验证.
