乳腺癌中的GPT-4o和多学科瘤委员会决策之间的高一致性:回顾性决策支持分析
Emre Utkan Büyükceran1, Ayça Seyfettin2, Andelib Babatürk2
1Department of Radiology, Breast Center, Ankara Güven Hospital, Ankara, Türkiye. utkan.buyukceran91@gmail.com.
Journal of medical systems
|December 7, 2025
概括
像GPT-4o这样的大型语言模型 (LLM) 显示了与专家乳腺癌治疗决策的高度一致. 这种人工智能工具展示了作为瘤学中可靠的决策支持系统的潜力.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能的人工智能
- 临床决策支持 临床决策支持
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 显示出在瘤学中协助临床决策的前景.
- 对LLM与多学科瘤委员会 (MTB) 建议的现实世界验证,特别是乳腺癌,是有限的.
研究的目的:
- 评估GPT-4o与乳腺癌多学科瘤委员会 (MTB) 决策之间的一致性.
- 评估GPT-4o作为瘤学中可重复的,符合指南的决策支持工具的潜力.
主要方法:
- 在33名乳腺癌患者的六个月后期研究.
- 结构化临床数据输入GPT-4o使用标准化提示,每个案例有两个独立的推会话.
- 由两名盲目审核员使用5分利克特级别对七个治疗领域进行一致性评估.
主要成果:
- 对于所有患者,GPT-4o在所有会议中产生了一致的建议.
- 在33个案例中,31个案例与MTB决策完全一致 (93.9%);在2个案例中,部分一致 (6.1%).
- 模型的高性能:93.9%的准确性,100%的回忆,96.8%的F1得分,与评级者之间完全一致 (科恩的卡帕=1.00).
结论:
- GPT-4o表现出与乳腺癌护理方面的专家多学科决策达成高度一致.
- 这些发现支持GPT-4o作为瘤学工作流程中可重复的,与指南一致的决策支持工具的潜力.
