人工智能生成的临床图像描述在增强远程皮肤病诊断中的作用:一个横截面探索性研究
Jonathan Shapiro1, Binyamin Greenfield1, Itay Cohen2,3
1Maccabi Healthcare Services, Tel Aviv 6812509, Israel.
来自ChatGPT-4的AI生成的皮肤病图像描述显示了电子医疗记录 (EMR) 集成的潜力. 然而,这些详细的AI描述并没有提高诊断准确度,强调了对专家皮肤科医生验证的持续需求.
科学领域:
- 皮肤病学 皮肤病学
- 人工智能的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 像ChatGPT-4这样的人工智能 (AI) 模型证明了皮肤病学方面的熟练程度.
- 人工智能生成的临床图像描述的诊断实用性是一个新兴的研究领域.
- 本研究调查了人工智能生成的描述在皮肤病诊断和电子病历 (EMR) 整合中的作用.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4图像描述在皮肤病学中的诊断支持.
- 评估将人工智能生成的描述集成到EMR系统中的潜力.
- 为了比较使用人工智能描述的诊断准确性与原始远程皮肤科医生笔记.
主要方法:
- 一项探索性横截面研究分析了远程皮肤学图像和描述 (2023年12月至2024年2月).
- 聊天GPT-4为每个图像生成了临床描述.
- 两位高级皮肤科医生使用AI描述和原始笔记制定了差异诊断,比较一致性 (Top1,Top3,部分,不匹配).
主要成果:
- 该研究包括来自0-93岁的患者的154张图像描述.
- 聊天GPT-4描述 (平均74.3个单词) 比远程皮肤科医生笔记 (平均7.9个单词) 长得多.
- 使用AI描述实现了82.5%的Top 3诊断一致率,而使用原始注释则达到85.3%.
结论:
- 聊天GPT-4生成的描述显示了在EMR系统中增强文档的前景.
- 尽管长度增加,但人工智能生成的描述并没有提高诊断准确度.
- 专家皮肤科医生验证对于准确的皮肤病诊断至关重要.
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