在帕金森病中,用于评估神经功能缺陷的标准化临床评估和先进的人工智能驱动仪器,包括基于生物标志物的框架内 - 人工智能与人工智能模型 - 系统性审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 帕金森病 (PD) 的诊断和管理依赖于精确的神经功能评估.
• 系统的文献审查对于综合评估工具的证据至关重要.
• 先进的AI的出现,如ChatGPT 4.o和ChatGPT Scholar,促使人们评估它们在科学研究中的实用性.

研究的目的:

• 为了比较人类智能 (HI) 和人工智能的有效性 (ChatGPT 4.o,ChatGPT Scholar) 在对帕金森病进行系统文献审查.
• 评估AI在识别和评估PD中神经功能缺陷的临床评估工具方面的能力.
• 探索人工智能的潜力,在基于生物标志物的框架内提高神经功能评估的准确性.

主要方法:

• 通过使用PRISMA方法进行了系统的文献审查,以确定过去六年PD的评估工具.
• 使用相同的搜索策略来查询ChatGPT 4.o和ChatGPT Scholar.
• 从HI驱动的审查结果与AI产生的结果进行了比较.

主要成果:

• 基于HI的系统审查成功确定了24篇相关文章.
• ChatGPT 4.o和ChatGPT Scholar提供了部分不同的和不适当的响应,一些结果受到用户IP的影响.
• 人工智能模型在复制人类领导的审查的全面和准确结果方面表现出困难.

结论:

• 目前,无论是ChatGPT 4.o还是ChatGPT Scholar都无法有效地进行与人类智能相比较的系统文献评论.
• 人工智能工具对未来的应用很有希望,但需要进一步开发才能满足科学文献合成的严格标准.
• 人类智能仍然是进行系统文献审查的主要方法,特别是在复杂的医学领域,如帕金森病评估.