自然语言处理作为咨询服务平台或妇科瘤学临床决策支持系统:系统性审查

科学领域:

• 在瘤学中使用人工智能
• 自然语言处理 (NLP) 应用程序
• 妇科瘤学研究 妇科瘤学研究

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地被用于瘤学.
• 自然语言处理 (NLP) 系统正在成为关键的人工智能工具.
• 本综述侧重于在妇科瘤学中NLP系统的性能.

研究的目的:

• 在妇科瘤学中系统评估NLP系统的性能.
• 分析支持这些NLP系统的方法框架.
• 将NLP系统的准确性和响应质量与人类临床医生和指导方针进行比较.

主要方法:

• 系统审查遵循系统审查和元分析 (PRISMA) 2020年指南的首选报告项目.
• 在 MEDLINE,EMBASE 和 Web of Science 数据库中进行了搜索 (2015年1月 - 2025年2月).
• 基于NLP系统作为咨询平台与临床决策支持系统以及基准分析方法的综合结果.

主要成果:

• 分析了12项回顾性研究;NLP咨询平台的准确性较低 (60%),比临床医生 (86.7%,4.2/5).
• 聊天GPT超越了宫癌专家 (7.0对6.1);聊天GPT-4显示70%与NCCN和60%与ESGO决策支持指南一致.
• 在指导方针驱动的任务中,NLP系统在速度和可重复性方面表现出优势,尽管性能因提示和患者子组而异.

结论:

• 在妇科瘤学中,NLP系统在指导方针驱动的任务中表现强,提供速度和可重复性.
• 临床医生在复杂的推理和细微的场景中仍然优越.
• 当前的大型语言模型在妇科瘤实践中起到支持作用,而不是替代作用.