比较准则的遵守性和可读性:深度学习的人工智能与外围动脉疾病管理专业医生相比
Alfredo Verastegui1,2, Regina Castaneda1, Oliver Antonio Gómez-Gutiérrez1
1Tecnológico de Monterrey, School of Medicine and Health Sciences, Monterrey, Nuevo Leon, Mexico.
人工智能 (AI) 大语言模型 (LLM) 显示了与外围动脉疾病 (PAD) 临床建议相比的医生遵守指南. 思想链 (CoT) 的LLMs获得了最高的坚持,这表明AIAI.
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
- 心血管疾病 心血管疾病
背景情况:
- 周围动脉疾病 (PAD) 构成了全球严重的健康负担.
- 人工智能 (AI),包括大语言模型 (LLM) 和思维链 (CoT) 推理,为临床决策支持提供了创新的策略.
- 这项研究评估了人工智能与人类医生在管理PAD病例方面的表现.
研究的目的:
- 为了比较人工智能生成的响应对标准化PAD病例的医生建议的准则遵守性和可读性.
- 评估LLM作为PAD管理临床实践中的辅助工具的潜力.
主要方法:
- 这是一项涉及拉丁美洲30名医生和13个LLM系统 (10标准,3CoT) 的横截面研究.
- 关于诊断,治疗,风险和预后的反应被根据2024年ACC/AHA PAD指南评估.
- 用五个西班牙语索引评估可读性,并由三名专家评分遵守指南.
主要成果:
- 在医生和LLM之间,遵循指南的程度是可比的 (p=0.169),其中CoT-LLM的得分最高 (9.7).
- 临床医学专家更频繁地推监督运动 (84.6%与30.0%,p=0.002) 和恢复血管以提高生活质量 (69.2%与20.0%,p=0.004).
- 在LLM反应中,可读性较低 (46.9对51.4,p=0.012),而在CoT-LLM中,可靠性更高 (ICC=0.98).
结论:
- 在PAD管理方面,LLM表现出与医生相似的指导原则遵守,CoT模型表现非常好.
- 人工智能和医生之间的不同治疗偏好突出了AI作为补充临床工具的潜力.
- 需要进一步的研究来探索AI在PAD临床工作流程中的整合.
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