人工智能与医疗医学:比较ChatGPT和Gemini用于复杂的伤口管理
Luca Corradini1, Gianluca Marcaccini1, Ishith Seth2,3
1Plastic Surgery Unit, Department of Medicine, Surgery and Neuroscience, University of Siena, 53100 Siena, Italy.
Journal of clinical medicine
|December 30, 2025
概括
像ChatGPT和Gemini这样的大型语言模型 (LLM) 在伤口护理决策支持方面表现有前途. 这些人工智能工具从图像中准确地描述复杂的伤口,并建议初步治疗,帮助非专家.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 伤口管理 伤口管理
背景情况:
- 难以愈合的伤口在全球范围内带来了重大的临床和经济负担.
- 新兴的人工智能工具,特别是大型语言模型 (LLM),为临床决策支持提供了潜力.
- 在伤口护理评估中LLM的可靠性需要严格的评估.
研究的目的:
- 评估ChatGPT和Gemini在视觉描述复杂伤口方面的准确性.
- 评估这些LLM在基于临床图像推初始治疗管理方面的可靠性.
- 将AI性能与专家临床共识进行比较.
主要方法:
- 通过ChatGPT和Gemini分析了20个不同的临床伤口图像.
- 标准化提示被用来查询AI模型.
- 人工智能产生的评估与三个整形外科医生制定的黄金标准进行了比较.
主要成果:
- 在ChatGPT,Gemini和专家小组之间没有发现总体表现的显著差异.
- 双子座显示,对管理层建议的同意率更高 (75.0%vs. 60.0%).
- 两种LLM都准确地确定了血管病变的病因以及缺血等关键红旗,但在非典型病例中显示出局限性.
结论:
- 作为伤口护理的教育和决策支持工具,LLM显示出相当大的潜力,特别是对于非专业人士.
- 人工智能可以加快诊断和标准化复杂伤口的初始管理.
- 基于图像的AI推理有局限性;专业监督对于最佳的患者护理途径至关重要.
