Скажи мені, ChatGPT, чи це меланома?
Дата публікації: 15.07.2024
Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»
Ключові слова: діагностика, чутливість, специфічність, меланома, дерматоскопія, штучний інтелект, chatgpt, шкірні утворення, доброякісні невуси, злоякісні утворення, клінічна практика, гістопатологія, диференційний діагноз, медичне дослідження
У вересні 2023 року до ChatGPT (OpenAI) було додано нову функцію, яка дозволяє аналізувати зображення, включаючи ті, що отримані за допомогою дерматоскопії. Ця версія ChatGPT може допомогти клініцистам визначити природу шкірних утворень, але її здатність робити це повинна бути перевірена.
У листі до редактора Journal of the American Academy of Dermatology команда повідомила про свій досвід вивчення ефективності ChatGPT Vision у діагностиці меланоми за дерматоскопічними зображеннями. Дерматоскопічні зображення, включаючи випадки, підтверджені гістопатологією меланоми та доброякісних невусів, були взяті з архівів International Skin Imaging Collaboration. Зображення були передані ChatGPT Vision з проханням надати три диференційні діагнози, які потрібно ранжувати від найбільш ймовірного до найменш ймовірного. Діагноз, який вважався найбільш ймовірним, порівнювався з гістопатологічним діагнозом. Дослідники також визначили, чи був правильний діагноз серед трьох основних діагнозів, запропонованих ChatGPT.
Перегляньте записи дводенного майстер-класу в галузі сімейної медицини Ukrainian Family Medicine Forum 2024!
Нарешті, була вивчена здатність ChatGPT Vision відрізняти доброякісні утворення від злоякісних. У дослідженні було використано загалом 100 меланоцитарних утворень, включаючи 50 меланом і 50 неатипових доброякісних невусів. З огляду на перший діагноз, наданий ChatGPT Vision, чутливість становила 32%, специфічність - 40%, а загальна діагностична точність - 36%. Правильний діагноз був серед трьох основних диференційних діагнозів з чутливістю 56%, специфічністю 53% і точністю 55%. Ризик пропустити меланому або неправильно класифікувати утворення як злоякісне занадто високий при використанні ChatGPT у клінічній практиці.
Безумовно, це дослідження обмежене невеликою кількістю використаних утворень, серед яких не було диспластичних утворень, а також відсутністю врахування різних важливих даних (таких як анатомічне розташування пухлини, тип невуса та товщина меланоми).
Таким чином, ChatGPT не є достатньо ефективним для діагностики меланоми, навіть якщо він принаймні може допомогти описати зображення. Або слід сказати, що він ще не є достатньо ефективним.
ДЖЕРЕЛО: https://www.medscape.com/
На платформі Accemedin багато цікавих заходів! Аби не пропустити їх, підписуйтесь на наші сторінки! Facebook. Telegram. Viber. Instagram.
