人工智能与睡眠手术相遇:用大型语言模型评估DISE解释
Sholem Hack1, Shibli Alsleibi2,3, Shay Shemesh4
1City St. George's University London School of Medicine, Program Delivered by University of Nicosia at the Chaim Sheba Medical Center, Ramat Gan, Israel.
Sleep
|October 24, 2025
概括
一个大型语言模型在解释阻塞性睡眠呼吸暂停的药物诱导睡眠内镜 (DISE) 视频方面表现有前途,在大多数领域与专家的表现相匹配,并提供安全,可重复的治疗建议.
科学领域:
- 医学中的人工智能
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
- 睡眠手术是睡眠手术.
背景情况:
- 阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 诊断通常依赖于药物诱导睡眠内镜 (DISE) 视频的主观解释.
- 对DISE视频的客观解释对于有效的OSA治疗计划至关重要.
研究的目的:
- 评估大语言模型 (LLM) 在解释 DISE 视频中的准确性和安全性.
- 为了比较LLM的表现与专家人类评级者和OSA治疗建议的临床报告.
主要方法:
- 一项前性,盲目的研究,涉及16名接受DISE的成年患者.
- 睡眠手术专家,一名住院医生和一名法学士对匿名的DISE视频和临床数据进行了独立审查.
- 使用科恩的卡帕和类内相关系数评估评级者与参考标准的一致性.
主要成果:
- 该LLM在解释毛皮,口腔大,舌头底部和推力反应方面表现出专家级的协议.
- 观察到对表关节崩的适度协议,类似于人类的评分器.
- 通过LLM生成的治疗建议是安全的,临床上一致的,并且高度可重现的.
结论:
- 一个大型语言模型可以准确地解释DISE视频,并提供安全,临床相关的OSA治疗建议.
- 该LLM的表现接近于大多数解释领域的专家临床医生的表现.
- 需要进一步的多中心研究来验证这些发现并评估可概括性.
更多相关视频
04:54Author Spotlight: IntelliSleepScorer — A High-Accuracy, Accessible GUI Software for Automated Sleep Stage Scoring in Mice and its Application in Psychiatric Research
Published on: November 8, 2024
969
07:54Drug-Induced Sleep Endoscopy DISE with Target Controlled Infusion TCI and Bispectral Analysis in Obstructive Sleep Apnea
Published on: December 6, 2016
20.5K
