研究：GPT
美国英语科技与健康
2024-12-21 03:00:00阅读时长3分钟1004字
GPT4临床医生体格检查诊断工具知识空白辅助诊断马萨诸塞州总医院《医学人工智能杂志》
一项发表在《医学人工智能杂志》上的研究表明，大型语言模型可以基于症状提供有用的体格检查建议和指导。
研究人员得出结论，GPT-4 大型语言模型（LLMs）的出色表现表明其有潜力作为工具，帮助填补医生的知识空白并在未来辅助诊断医疗条件。体格检查是重要的诊断工具，可以揭示患者健康状况的关键信息；然而，如果临床医生在该领域缺乏专门培训，复杂的病症可能会被忽视。尽管先前的研究已经调查了使用 LLMs 作为辅助诊断的工具，但它们在体格检查中的应用尚未得到充分探索。
为了填补这一空白，来自马萨诸塞州总医院布里格姆（Mass General Brigham）的研究人员提示 GPT-4 LLM 根据患者的症状推荐体格检查指导。这项研究表明，使用 LLMs 可以在体格检查中辅助临床医生。
“职业生涯早期的医务人员可能由于经验有限或其他情境因素（如资源不足的环境）而面临执行适当的个性化体格检查的挑战，”资深作者马克·D·苏奇博士（Dr. Marc D. Succi）在一份声明中表示。
苏奇博士是马萨诸塞州总医院布里格姆放射学企业创新和商业化副主席兼医疗工程解决方案孵化器（MESH Incubator）执行董事，他补充说：“LLMs 有潜力作为桥梁，平行支持医生和其他医务人员的体格检查技术，增强他们在护理点的诊断能力。”
苏奇博士及其同事“提示 GPT-4 根据患者的主诉症状（例如疼痛髋关节）推荐体格检查指导。GPT-4 的回应随后由三名主治医生根据准确性、全面性、可读性和整体质量进行评分，评分为 1 到 5 分。”
研究人员发现，GPT-4 在提供指导方面表现出色，得分至少达到了总分的 80%。最高得分的项目是“运动时腿痛”，最低得分的项目是“下腹部疼痛”。
首席作者阿雅·拉奥（Arya Rao），哈佛医学院 MESH 孵化器的学生研究员，在一份声明中表示：“GPT-4 在许多方面都表现良好，但其在关键领域的偶尔模糊或遗漏（如诊断特异性）提醒我们，确保全面患者护理仍需医生的判断。”
为何重要
研究人员指出了一些局限性，指出虽然 GPT-4 给出了详细的回应，但有时会遗漏关键指导或过于模糊，表明需要人类评估者。研究作者展示了现成 LLMs 作为辅助诊断工具或根据主要投诉提供相关体格检查建议的潜力。
未来，研究作者认为，“真实世界的患者病例可用于微调 LLMs，以应对大量多样化的特定临床场景，这有助于解决 GPT-4 在诊断能力方面的观察到的不足。”研究人员还期望 LLMs 在临床决策支持中发挥更大的作用，帮助填补知识空白，并作为新兴医疗专业人员的学术工具，从而增强医生的诊断能力。
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网址: 研究：GPT https://m.trfsz.com/newsview1773278.html
