深度搜索人工智能模型在抗菌性临床决策中对传染病的基准评估
Lijuan Zhang1, Yidan Pan1, Wenxiu Lai1
1Department of Pharmacy, Yuebei People's Hospital Affiliated to Shantou University Medical College, Shaoguan, Guangdong, China.
这项研究将AI模型DeepSeek和ChatGPT与传染病专家对抗生素建议进行了比较. DeepSeek-V3显示了最高的协议和专家认可,但AI模型倾向于推更广泛的抗生素.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 临床药理学 临床药理学
- 传染性疾病 传染性疾病
背景情况:
- 抗菌素耐药性 (AMR) 是一个全球性的健康危机.
- 人工智能为打击AMR提供了潜在的解决方案.
- 中国DeepSeek人工智能模型在传染病治疗中的临床有效性正在调查中.
研究的目的:
- 将DeepSeek (V3,R1,R1+WS) 和ChatGPT o1推的抗菌疗法与传染病 (ID) 专家进行比较.
- 评估DeepSeek和ChatGPT o1 AI模型的性能和时间.
主要方法:
- 对101例有效抗菌疗法的回顾性分析.
- 同样的提示DeepSeek和ChatGPT o1具有全面的案例数据.
- 五位独立的临床药剂师对人工智能产生的治疗方案的评估.
- 这些指标包括一致性,疗程升级,重叠率,精度,回忆,F1分数,专家认可和搜索延迟.
主要成果:
- DeepSeek-V3实现了与ID专家的最高一致率.
- 与ID专家相比,DeepSeek-R1,DeepSeek-R1+WS和ChatGPT o1显著升级了治疗到更高级别的抗生素.
- 聊天GPT o1的重叠率最高;DeepSeek-R1在召回方面领先.
- DeepSeek-V3展示了最佳的F1分数和最高的专家认可率.
- 在DeepSeek-V3和ChatGPT o1中,搜索延迟最快.
结论:
- 对于抗生素选择,DeepSeek和ID专家之间存在适度的协议.
- 深度搜索模型显示倾向于推更高层次,更广泛的抗生素.
- DeepSeek的临床决策能力与ChatGPT o1相当,而DeepSeek-V3在特定指标上表现优于它.
- 人工智能需要改进,以与抗菌药物管理原则和临床判断保持一致.
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