ChatGPT-4 (GPT-4) has promise to improve disease diagnosis in complex cases by analyzing medical information such as radiology reports, suggests findings published August 14 in JAMA Network Open.
In a study involving different clinical scenarios in six patients who had a delayed diagnosis, researchers led by Yat-Fung Shea, MBBS, from Queen Mary Hospital in Hong Kong found that GPT-4 was accurate in two-thirds of primary diagnoses and over 80% of differential diagnoses, better than that of clinicians alone.
"Overall, GPT-4 has potential clinical use in older patients without a definitive clinical diagnosis after one month, but requires comprehensive entry of demographic and clinical, including radiological and pharmacological, information," Shea and co-authors wrote.
AI's use continues to increase in diagnosing diseases and conditions, relying on imaging data. AI could potentially aid in low-income countries, where specialist care may be few and far in-between.
OpenAI launched GPT-4 in 2023, improving on its base ChatGPT large-language model. In radiology, GPT-4 has shown that it can perform well in decision-making by following criteria from the American College of Radiology (ACR), as well as pass case-based imaging quizzes. The researchers noted that GPT-4 allows for clinical history in daily practice to be analyzed.
Shea and colleagues wanted to find out if GPT-4 could help improve accuracy by clinicians in supplying the most probable diagnosis or suggesting differential diagnoses in complex cases.
deepL による翻訳：
ChatGPT-4（GPT-4）は、放射線報告書などの医療情報を解析することで、複雑な症例の疾患診断を改善することが期待できることが、8月14日付のJAMA Network Open誌に発表された。
香港Queen Mary病院のYat-Fung Shea氏（MBBS）率いる研究者らは、診断が遅れた6人の患者を対象とした異なる臨床シナリオを含む研究で、GPT-4は一次診断の3分の2、鑑別診断の80％以上で正確であり、臨床医単独の診断よりも優れていることを明らかにした。
「全体として、GPT-4は1ヵ月後に確定的な臨床診断のない高齢患者において臨床的に使用できる可能性があるが、人口統計学的情報とX線学的および薬理学的情報を含む臨床情報を包括的に入力する必要がある」とShea氏と共著者は書いている。
画像データに依存した疾患や病態の診断において、AIの利用は増加の一途をたどっている。AIは、専門医による治療がほとんど受けられない低所得国でも役立つ可能性がある。
OpenAIは2023年にGPT-4を発表し、ベースとなるChatGPTの大規模言語モデルを改良した。放射線医学では、GPT-4は、米国放射線学会（ACR）の基準に従って意思決定を行い、症例ベースの画像クイズに合格することができることを示している。研究者らは、GPT-4により日常診療における臨床病歴を分析できることに注目した。
Shea氏らは、GPT-4が、臨床医による最も可能性の高い診断の提示や異なる診断の提案の精度を向上させるのに役立つかどうかを調べたいと考えた。
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