生成型人工智能工具:评估自动化您的SALT (GATEWAYS) 评分方法
Radhika Gupta1, Hojjat Salmasian2, Michelle Oboite1,3
1Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
Pediatric dermatology
|March 9, 2026
概括
像GPT-4o一样,生成性AI在自动化脱发区 (AA) 的脱发症严重性工具 (SALT) 评分方面表现有希望. 这种人工智能工具可以帮助客观地量化脱发,帮助临床实践和对这种自身免疫疾病的研究.
科学领域:
- 皮肤病学和人工智能研究
背景情况:
- 脱发症 (alopecia areata,简称AA) 是一种自身免疫性疾病,导致无痕的脱发,影响美国人口的0.1%-0.2%.
- 儿科病例占所有AA诊断的16.0%-27.7%.
- 脱发症严重程度工具 (SALT) 量化了头皮脱发,这对于临床管理和临床试验至关重要.
研究的目的:
- 评估"现成"大型语言模型GPT-4o能够自动生成基于图像的SALT评分,用于脱发区域.
- 评估生成性AI在标准化脱发评估方面的潜力.
主要方法:
- 一个图表审查确定了104组4视图头皮图像从儿科AA患者与提供商衍生的SALT分数.
- 没有识别的图像被输入GPT-4o,它被提示生成SALT分数.
- 使用类内相关系数 (ICC) 和一致性相关系数 (CCC) 分析了一致性.
主要成果:
- GPT-4o与面对面 (ICC:0.815,CCC:0.866) 和基于图像 (ICC:0.833,CCC:0.817) 的提供者SALT分数显示出高度一致.
- 两个人类提供者之间的一致性更高 (ICC:0.950,CCC:0.948).
- 布兰德-阿尔特曼地块证实了高水平的协议.
结论:
- 手动SALT评分中的主观性,特别是对于儿科患者来说,存在挑战.
- 现有的生成人工智能工具,如GPT-4o,显示出在没有具体预训练的情况下作为SALT评分的辅助工具的潜力.
- 人工智能可能有助于提高客观性和一致性,在评估脱发症的严重程度.


