LegközelebbKövetkező útmutató
ChatGPT gyógyszerészeknek
Alkalmazások
Alkalmazási ÚTMUTATÓ
A ChatGPT használata differenciáldiagnózishoz
Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a GPT-4, elfogadható differenciáldiagnosztikai listákat állíthatnak elő az esetleírásokból, és a közzétett tanulmányokban gyakran tartalmazzák a helyes diagnózist.
Ezen az oldalon4 perc olvasás
Áttekintés
Ezek nem hitelesített diagnosztikai eszközök. Legbiztonságosabb felhasználásuk strukturált második vélemény ötletbörzeként, amelyet egy klinikus ellenőrzi a pácienssel, és azok az orvosok, akik ismerik erősségeiket és meghibásodási módjaikat, a legtöbbet hozzák ki belőlük.
Mély merülés
A bizonyítékok nagy része esetmatricákból származik. Egy 2023-as JAMA kutatási levelében Kanjee és munkatársai 70 nehéz eseten tesztelték a GPT-4-t a New England Journal of Medicine klinikopatológiai konferenciáiról. A végső diagnózis az esetek körülbelül 64 százalékában a modell differenciálművében jelent meg, és körülbelül 39 százalékban a legjobb diagnózis volt. A Goh és munkatársai által a JAMA Network Open 2024-ben közzétett randomizált vizsgálata 50 orvosnak adott a GPT-4 plusz szokásos erőforrásokat, vagy csak a szokásos erőforrásokat a strukturált diagnosztikai esetekre. A GPT-4 elérése nem javította jelentősen az orvosok diagnosztikai érvelési pontszámait. Az egyedül dolgozó GPT-4 azonban lényegesen magasabb pontszámot ért el, mint a csak szokásos erőforrásokat használó orvosok. Az egyik értelmezés szerint az orvosok nem tudták megfelelően használni az eszközt, vagy nem bíztak benne, amikor nem értett egyet velük. A kutatási rendszereket, mint például a Google AMIE-jét, szintén tesztelték diagnosztikai párbeszéd és differenciálgenerálás terén, és erős eredményeket értek el ellenőrzött vizsgálatokban. Ezeket az eredményeket figyelmesen kell olvasni. A közzétett esetsorozatok szerepelhetnek a modell betanítási adataiban. A matricák már kitisztítva érkeznek, a releváns leleteket kiválasztva és összesítve, míg a valódi betegek hiányos, ellentmondásos és kimondatlan információkat hoznak. A „helyes diagnózis valahol a listában” pontozása hosszú listákat jutalmaz, ami további vizsgálatokat tehet szükségessé. Az általános tévhit az, hogy a benchmark pontossága egyenlő az ágy melletti pontossággal. Nem. Az ismert hibamódok közé tartozik a magabiztos, de téves érvelés, a kitalált hivatkozások vagy laboratóriumi küszöbértékek, a felhasználó által megjelölt diagnózisokhoz való rögzítés, a gyakori tankönyvbemutatók túlsúlyozása és az időkritikus feltételek hiánya, amikor a leírás elhagyja az életjeleket. Az adatvédelem egy külön kérdés. Az azonosítható betegadatok beírása egy fogyasztói chatbotba üzlettársi szerződés nélkül sértheti a HIPAA-t, ezért a klinikusoknak olyan eszközöket kell használniuk, amelyeket a szervezetük jóváhagyott.
Stratégiai hatás
Építési lehetőségek
Az alkalmazásszintű tervezés határozza meg, hogy az AI javítja-e a valós eredményeket.
Csapat és munkafolyamat
A jó munkafolyamat-integráció olyan termelékenységnövekedést eredményez, amelyben a felhasználók megbízhatnak.
Kockázat és biztonság
A jól körülhatárolt felhasználási esetek csökkentik a változtatások fáradtságát és a végrehajtás kockázatát.
A ChatGPT differenciáldiagnosztikai használatának jövője
A diagnosztikai mesterséges intelligencia az általános chatbotokról az EHR-ekbe és bizonyítékplatformokba épített eszközök felé mozdul el, ahol láthatják a strukturált adatokat és hivatkozhatnak forrásokra. Ez csökkentheti bizonyos hibák számát, de növeli annak kockázatát, hogy a klinikusok elhalasztják a magabiztos javaslatot. A Goh-próba rámutat a nyitott kérdésre: hogyan kell együtt dolgozniuk a klinikusoknak és a modelleknek, nem csak arra, hogy a modell mennyire pontos egyedül. A matrica-benchmarkokhoz képest még mindig kevés a valós betegekkel végzett prospektív tanulmányok és a valós eredmények. Amíg több nem létezik, a védhető álláspont az, hogy ezek az eszközök szélesíthetik a különbséget és azonnali újragondolást tesznek lehetővé. A diagnózis továbbra is a klinikus tulajdonosa.
Valós megvalósítás
Egy kórházi beteg beírja a láz, bőrkiütés, eozinofília és egy új görcsoldó összefoglalóját az egészségügyi rendszere jóváhagyott mesterséges intelligencia eszközébe, és kihagyhatatlan diagnózisokat kér. DRESS megjelenik a listán, és áttekinti a gyógyszeres kezelés idővonalát.
Egy rezidens megkérdezi a modellt, hogy mely eredmények különböztetnék meg legjobban az akut nehézlégzésre vonatkozó három diagnózisát, majd a választ egy célzott vizsgálat és tesztek megtervezésére használja, nem pedig a diagnózisra.
Egy vírusos betegségre gyanakodó alapellátó orvos arra kéri a modellt, hogy érveljen vezető diagnózisa ellen, és sorolja fel, mi hiányzik neki. Ez a horgonyzás szándékos ellenőrzése.
Egy klinikus két különböző rangsorolt listát kap, miután kétszer feltette ugyanazt a kérdést, kissé eltérő megfogalmazással, és ezt jelnek veszi, hogy a modell sorrendje nem valószínűségi becslés.
Kockázatok és védőkorlátok
Egy megszakadt folyamat automatizálása felerősítheti a meglévő problémákat.
A csapatok túlautomatizálhatják és eltávolíthatják a szükséges emberi ítélőképességet.
A minőség sodródhat, ha a kimeneteket nem értékelik folyamatosan.
Végrehajtási ütemterv
Térképezze fel az aktuális munkafolyamatot, és határozza meg a legnagyobb súrlódású lépést.
Emberi ellenőrzőpontok meghatározása a teljes automatizálás előtt.
Tanítsa meg a felhasználókat az utasításokról, az eszkalációs utakról és a minőségi szabványokról.
Kövesse nyomon a feladat szintű eredményeket a tartós érték megerősítéséhez.
Folytassa a felfedezést
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Using ChatGPT for Differential Diagnosis quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Gyakran ismételt kérdések
Mi a ChatGPT használata differenciáldiagnózishoz?
Az olyan nagy nyelvi modellek, mint a GPT-4, elfogadható differenciáldiagnosztikai listákat állíthatnak elő az esetleírásokból, és a közzétett tanulmányokban gyakran tartalmazzák a helyes diagnózist. Ezek nem hitelesített diagnosztikai eszközök. Legbiztonságosabb felhasználásuk strukturált második vélemény ötletbörzeként, amelyet egy klinikus ellenőrzi a pácienssel, és azok az orvosok, akik ismerik erősségeiket és meghibásodási módjaikat, a legtöbbet hozzák ki belőlük.
Kanjee és munkatársai 2023-as GPT-4-tesztjében NEJM klinikopatológiai eseteken, hogy milyen gyakran volt a végső diagnózis bárhol a modell differenciáljában?
A végső diagnózis az esetek körülbelül 64 százalékában a differenciáldiagnózis volt, és körülbelül 39 százalékban a legmagasabb diagnózis volt.
Mi volt a 2024-es Goh et al. randomizált vizsgálat?
A GPT-4-vel rendelkező orvosok nem teljesítették jelentősen a szokásos erőforrásokkal rendelkező orvosokat, de a modell önmagában magasabb pontszámot ért el. Ez rámutat arra, hogyan használják az emberek az eszközt.
Miért becsülhetik túl a matrica-benchmarkok, hogy egy modell mennyire boldogulna valódi betegekkel?
Az előre szervezett leletek és a képzési adatok esetleges szennyeződése egyaránt megkönnyíti a matricák elkészítését, mint a rendetlen valós találkozásokat.
Egy klinikus megkérdezi: "Ez lupusz lehet?" a felszólítása elején. Melyik hibamódot hívja meg ez?
A modellek hajlamosak egyetérteni a nekik adott kerettel, így a diagnózisra való utalás a különbséget a felé húzza.
Miért hibás a "helyes diagnózis a listán bárhol" pontozása?
Valószínűleg egy hosszabb lista tartalmazza a választ, de a gyakorlatban a hosszú eltérések többlet és szükségtelen feldolgozásokhoz vezethetnek.
Tanulj tovább
Kapcsolódó útmutatók
További útmutatók készültek ehhez a témához