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KI-Chatbots vs. Ophthalmologie-Spezialisten

von NFI Redaktion

OBERSTEN ZEILE:

Ein Chatbot mit einem großen Sprachmodell (LLM) hat seine Kompetenz in der Augenheilkunde demonstriert und sogar Spezialisten in der Behandlung von Glaukom- und Netzhautfällen übertroffen.

METHODIK:

  • Die Forscher forderten 12 behandelnde Ärzte und drei leitende Auszubildende der Augenheilkundeabteilung der Icahn School of Medicine am Mount Sinai in New York City auf, 20 ophthalmologische Fragen zu beantworten und 20 nicht identifizierte Patientenfälle zu verwalten.
  • Sie ließen einen LLM-Chatbot, GPT-4, dieselben Fragen und Fälle beantworten, „wie ein Kliniker in einem ophthalmologischen Notizformat“ berichteten die Forscher.
  • Die Antworten wurden auf einer Likert-Skala hinsichtlich medizinischer Genauigkeit (10-Punkte-Skala) und Vollständigkeit (6-Punkte-Skala) bewertet.

ERGEBNISSE:

  • Der Chatbot erzielte höhere Durchschnittswerte für Genauigkeit (506,2 vs. 403,4) und Vollständigkeit (528,3 vs. 398,7) im Vergleich zu Glaukom-Spezialisten.
  • Im Vergleich zu Netzhautspezialisten schnitt der Chatbot auch bei Genauigkeit (235,3 vs. 216,1) und Vollständigkeit (258,3 vs. 208,7) besser ab.
  • Die Teilnehmer bewerteten die Antworten des Chatbots positiver als die ihrer menschlichen Kollegen.

IM KLINISCHEN EINSATZ:

„Diese Studie zeigt, dass ein LLM-Chatbot in der Lage ist, klinische Daten zu synthetisieren und einen Eindruck sowie einen Plan zu liefern, der mit erfahrenen Subspezialisten vergleichbar ist“, schrieben die Autoren der Studie.

QUELLE:

Die Leitung der Studie lag bei Andy S. Huang, MD, von der Icahn School of Medicine am Mount Sinai in New York City. Sie wurde am 22. Februar online in JAMA Ophthalmologie veröffentlicht.

EINSCHRÄNKUNGEN:

Die Studie basierte auf einer relativ kleinen Anzahl von Teilnehmern aus einem Zentrum. Die Forscher betonten, dass die Ergebnisse vielversprechend sind, aber nicht als direkte klinische Anwendung interpretiert werden sollten, da Chatbots klare Einschränkungen bei komplexen Entscheidungsprozessen sowie ethische, regulatorische und Validierungsüberlegungen aufweisen.

FINANZIERUNG:

Die Studie wurde durch die Manhattan Eye and Ear Ophthalmology Alumni Foundation und Research to Prevent Blindness finanziert.

Dieser Artikel wurde mit Hilfe von verschiedenen redaktionellen Tools, einschließlich KI, erstellt und von menschlichen Editoren vor der Veröffentlichung überprüft.

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