人工智能接管了多学科委员会:用于直肠癌管理的单中心研究

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 结直肠癌的管理依赖于多学科委员会的综合专业知识.
• 人工智能大语言模型 (LLM) 显示了将医疗指南应用于患者病例的潜力.
• 这项研究评估了LLM预测直肠癌治疗建议的能力.

研究的目的:

• 评估公开可用的AI LLMs (Gemini,Grok,ChatGPT) 与直肠癌多学科委员会建议的一致性.
• 在临床决策支持背景下评估不同AI模型的性能.

主要方法:

• 对100名成人直肠腺癌患者的回顾性分析.
• 在Gemini,Grok和ChatGPT上展示了经过编辑的患者简介.
• 在5分利克特级别上,由3位独立评审者得分的一致性;科恩评价了评审者之间的一致性.

主要成果:

• 双子座 (3.89/5) 的平均一致性最高,其次是ChatGPT (3.33/5) 和Grok (3.01/5).
• 双子座和Grok的对应性得到了改善,结节状况呈阳性.
• 在100名患者的队列中,直肠癌的所有阶段都存在.

结论:

• 人工智能LLM可以实质性地复制直肠癌的多学科委员会建议.
• 目前的人工智能模型与细微的临床决策斗争.
• 人工智能对医疗保健决策支持和指导方针集成具有未来的潜力.