Künst­li­che Intel­li­genz in der Ophthalmologie

Forschende heben angemessene Integration in medizinische Kontexte hervor

18. März 2024

TORONTO (Bier­mann) – Eine aktu­el­le Studie hat gezeigt, dass Chat­bots, bei denen die Künst­li­che Intel­li­genz (AI) zum Einsatz kommt, in einem hohen Prozent­satz Multi­ple-Choice (MC)-Fragen zu ophthal­mo­lo­gi­schen Befun­den rich­tig beant­wor­ten können, wobei Fragen, die nicht auf der Inter­pre­ta­ti­on bild­ge­ben­der Befun­de basie­ren, häufi­ger korrekt beant­wor­tet werden als bild­ba­sier­te Fragen. Laut den Autoren der Arbeit wird es zukünf­tig erfor­der­lich sein, Chat­bots, die immer häufi­ger genutzt werden, bei der klini­schen Befun­dung mitein­zu­be­zie­hen, um die diagnos­ti­sche Genau­ig­keit zu verbessern.

Im Rahmen ihrer Quer­schnitts­stu­die verwen­de­ten die Wissen­schaft­ler einen öffent­lich zugäng­li­chen Daten­satz ophthal­mo­lo­gi­scher Fälle von OCTCa­ses (medi­zi­ni­sche Ausbil­dungs­platt­form der Abtei­lung für Ophthal­mo­lo­gie und Vision Scien­ces der Univer­si­tät Toron­to [Onta­rio; Kanada]) mit beglei­ten­der multi­moda­ler Bild­ge­bung und MC-Fragen.

Eine aktu­el­le Versi­on eines Chat­bots (ChatGPT‑4; OpenAI) beant­wor­te­te im Zeit­raum 16. bis 23.10.2023 insge­samt 429 MC-Fragen zu 136 ophthal­mo­lo­gi­schen Fällen und 448 Aufnah­men der multi­moda­len Bild­ge­bung. Die Arbeits­grup­pe legte als primä­ren Endpunkt die Genau­ig­keit des Chat­bots bei der Beant­wor­tung der MC-Fragen zur Bild­er­ken­nung fest, gemes­sen als Anteil rich­ti­ger Antwor­ten. Mithil­fe von Chi-Quadrat (ꭕ2)-Tests wurde ferner der Anteil rich­ti­ger Antwor­ten unter­schied­li­cher ophthal­mo­lo­gi­scher Gebie­te verglichen.

Die Forscher ermit­tel­ten, dass der Chat­bot insge­samt 299 MC-Fragen (70%) korrekt beant­wor­te­te, während Antwor­ten zu reti­no­lo­gi­schen Fragen häufi­ger rich­tig ausfie­len als solche zu neuro-ophthal­mo­lo­gi­schen Themen (77 vs. 58%; 95%-KI 7,5–29,4; ꭕ2= 11,4; p<0,001). Ebenso wurde bei nicht bild­ba­sier­ten gegen­über bild­ba­sier­ten Fragen eine besse­re Quote an posi­ti­ven Antwor­ten erzielt (82 vs. 65%; 95%-KI 7,8–25,1; ꭕ2=12,2; p<0,001). Des Weite­ren wurde zu Fragen in Bezug auf die Ophthal­mo-Onko­lo­gie in 72%, auf die Kinder-Ophthal­mo­lo­gie in 68%, auf Uveiti­den in 64% sowie auf Glau­kom in 61% die rich­ti­ge Antwort geliefert.

(tt)

Autoren: Mihalache A et al.
Korrespondenz: Rajeev H Muni; rajeev.muni@utoronto.ca
Studie: Accuracy of an Artificial Intelligence Chatbot's Interpretation of Clinical Ophthalmic Images
Quelle: JAMA Ophthalmol 2024; Feb 29:e240017.
Web: dx.doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2024.0017

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