聊天GPT在口腔病理学:明亮的承诺或诊断幻影
Ana Suárez1, Yolanda Freire1, Víctor Díaz-Flores García2
1Department of Pre-Clinic Dentistry II, Faculty of Biomedical and Health Sciences, Universidad Europea de Madrid, 28670 Madrid, Spain.
Medicina (Kaunas, Lithuania)
|October 29, 2025
概括
像ChatGPT-4o这样的多式语言模型在从图像中诊断口腔病变时具有高特异性但低灵敏性. 需要进一步的研究来评估它们作为独立诊断工具的临床实用性.
科学领域:
- 生物医学科学 生物医学科学
- 医疗保健中的人工智能
- 口腔病理学 口腔病理学
背景情况:
- 人工智能对医学诊断能力越来越感兴趣.
- 人工智能用于解释口腔临床图像的有限探索.
- 需要评估AI用于口腔平细胞癌 (OSCC),口腔白血病 (OL) 和口腔平坦体 (OLP) 检测.
研究的目的:
- 通过使用OSCC,OL和OLP的临床照片来探索ChatGPT-4o的诊断有效性.
- 为AI在口腔病变识别方面的表现提供初步观察.
- 在没有额外的临床数据的情况下评估AI的准确性.
主要方法:
- 两个牙医选择了23张口腔病变图像 (OSCC,OL,OLP).
- 聊天GPT-4o为每个图像提供了30次诊断 (共690个响应).
- 与专家诊断相比,对敏感性,特异性和AUC的反应进行了评估.
主要成果:
- 观察到的高特异性:97.1% (OSCC),100% (OL),96.1% (OLP). 它们具有非常高的特异性.
- 适度的OSCC分类 (AUC=0.81),但敏感性低 (65%).
- 对OL (60%) 和OLP (25%) 的灵敏度可变,限制了排除条件的临床使用.
结论:
- 在口腔图像中,ChatGPT-4o显示出作为OSCC补充查工具的潜力.
- 试点研究的局限性 (小型数据集) 需要更大,更强大的研究.
- 敏感度不足表明AI不能成为这些口腔疾病的独立诊断工具.
