胸部外科咨询中的人工智能:评估大型语言模型与专家临床决策之间的一致性

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 胸部外科手术 胸部外科手术

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 在临床环境中的整合正在增长.
• 然而,它们在胸部手术决策中的具体应用需要进一步研究.

研究的目的:

• 评估人工智能产生的建议 (Scholar GPT) 与经过董事会认证的胸部外科医生做出的决定之间的一致性.
• 评估AI在胸部外科外科诊所的潜在实用性.

主要方法:

• 一项回顾性观察性研究分析了81次胸部外科门诊诊疗程.
• 学者GPT的诊断和治疗建议与外科医生的决定进行了比较,使用6分一致度表.
• 统计分析包括描述性统计,t测试/ANOVA和千平方测试.

主要成果:

• 学者GPT和外科医生之间的平均一致性得分为3.67±1.17.
• 在56.8%的病例中观察到高一致性 (得分为4-5),特别是对于瘤诊断,如中瘤和多瘤.
• 在复杂的病例中,如转移性肺病和胸部出口综合征,注意到较低的一致性.

结论:

• 学者GPT在结构化瘤病例中与外科医生的决定保持一致方面表现出前景,但在复杂的场景中表现出变化.
• 人工智能工具可能有助于简化门诊工作流程,但应作为对专家临床判断的补充而不是替代.
• 这些发现是探索性的,由于研究的小样本规模和单中心,短时间的设计,因此需要谨慎.