人工智能对角膜上皮图的解释:对ChatGPT,谷歌Gemini和微软Bing进行比较试点研究
Ruchi Shukla1, Aparajita Shukla1, Ashutosh K Mishra2
1Ophthalmology, All India Institute of Medical Sciences, Raebareli, Raebareli, IND.
Cureus
|October 17, 2025
概括
与谷歌双子和微软Bing相比,ChatGPT 4.0在解释角膜上皮质厚度 (CET) 图用于眼表面疾病方面表现出卓越的诊断准确性和临床适当性. 这表明ChatGPT是人工智能辅助眼科诊断的宝贵工具.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能在医学中的应用
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 生成型人工智能 (AI) 模型越来越多地被用于医学应用.
- 视角上皮厚度 (CET) 地图绘制对于诊断各种眼睛表面疾病至关重要.
- 评估AI在解释复杂的医学成像数据方面的表现至关重要.
研究的目的:
- 为了比较ChatGPT 4.0,Google Gemini和微软Bing的诊断解释准确性和临床适用性.
- 评估AI在分析角膜上皮厚度 (CET) 数据对角膜,春季角膜结膜炎 (VKC) 和鼻的性能.
- 确定人工智能的临床实用性,用于眼睛表面疾病的眼科诊断.
主要方法:
- 创建了标准化案例场景,使用CET映射数据来绘制角,VKC和鼻.
- 三个人工智能模型 (ChatGPT 4.0,谷歌双子,微软Bing) 被查询以诊断和推治疗.
- 眼科医生小组对人工智能对诊断准确性和临床适当性的反应进行了分级.
主要成果:
- 聊天GPT 4.0实现了最高的诊断准确度 (80%) 和临床适当性 (87%).
- 谷歌Gemini显示了60%的诊断准确性和67%的临床适当性.
- 微软Bing的诊断准确率为53%,临床适当性为60%.
结论:
- 在解释眼睛表面疾病的CET地图方面,ChatGPT 4.0显著超过了谷歌Gemini和微软Bing.
- 在眼科中,ChatGPT显示出作为人工智能辅助诊断辅助的潜力,特别是在涉及表皮重塑的疾病中.
- ChatGPT建议的高临床适当性强调了其在患者护理中的实际实用性.
