Künst­li­che Intelligenz

Kann ChatGPT Hornhauterkrankungen diagnostizieren?

21. Mai 2024

MEMPHIS (Bier­mann) — ChatGPT und weite­re KI-Platt­for­men finden auch in der Wissen­schaft immer mehr einen Platz. Eine ameri­ka­ni­sche Studie widme­te sich der Frage, wie gut die Fähig­kei­ten von ChatGPT‑4.0 und ChatGPT‑3.5 im Vergleich zu mensch­li­chen Exper­ten sein können, die Diagno­se von Horn­hau­ter­kran­kun­gen anhand von Fall­be­rich­ten zu bewerten.
Dabei wurden nach dem Zufalls­prin­zip 20 Fälle von Horn­hau­ter­kran­kun­gen einschließ­lich Horn­haut­in­fek­tio­nen, Horn­haut­dys­tro­phien und Horn­haut­de­ge­ne­ra­tio­nen aus einer öffent­lich zugäng­li­chen Online-Daten­bank der Univer­si­tät von Iowa ausge­wählt und der Text der Fall­be­schrei­bung in ChatGPT‑4.0 und ChatGPT‑3.5 einge­ge­ben. ChatGPT wurde anhand dieser Schil­de­run­gen um eine vorläu­fi­ge Diagno­se gebe­ten. Die Antwor­ten wurden mit den korrek­ten Diagno­sen und mit den Diagno­sen von drei Horn­haut­spe­zia­lis­ten verglichen.
Die Genau­ig­keit der vorläu­fi­gen Diagno­se auf der Grund­la­ge von ChatGPT‑4.0 betrug 85% (17 rich­ti­ge von 20 Fällen), während die Genau­ig­keit von ChatGPT‑3.5 nur bei 60 % lag (12 rich­ti­ge von 20 Fällen). Die Genau­ig­keit von drei Horn­haut­spe­zia­lis­ten im Vergleich zu ChatGPT‑4.0 und ChatGPT‑3.5 betrug 100% (20 Fälle, P = 0,23, P = 0,0033), 90% (18 Fälle, P = 0,99, P = 0,6) bzw. 90% (18 Fälle, P = 0,99, P = 0,6). Die Inter­ob­ser­ver-Über­ein­stim­mung zwischen ChatGPT‑4.0 und ChatGPT‑3.5 betrug 65 % (13 Fälle), während die Inter­ob­ser­ver-Über­ein­stim­mung zwischen ChatGPT‑4.0 und drei Horn­haut­spe­zia­lis­ten 85% (17 Fälle), 80% (16 Fälle) bzw. 75% (15 Fälle) betrug. Die Inter­ob­ser­ver-Über­ein­stim­mung zwischen ChatGPT‑3.5 und jedem der 3 Horn­haut­spe­zia­lis­ten lag bei 60% (12 Fälle).
Die Genau­ig­keit von ChatGPT‑4.0 bei der Diagno­se von Pati­en­ten mit verschie­de­nen Horn­hau­ter­kran­kun­gen war damit deut­lich besser als die von ChatGPT‑3.5 und könnte viel­ver­spre­chend für eine mögli­che klini­sche Inte­gra­ti­on sein. Mit einem ausge­wo­ge­nen Ansatz aus den durch künst­li­che Intel­li­genz gewon­ne­nen Erkennt­nis­se in Kombi­na­ti­on mit klini­schem Fach­wis­sen könnte künst­li­che Intel­li­genz auch auf diese Weise hilf­reich bei der Diagno­se­fin­dung sein. (ak)

Autoren: Delsoz M et al.
Korrespondenz: siamak.yousefi@uthsc.edu
Studie: Performance of ChatGPT in Diagnosis of Corneal Eye Diseases
Quelle: Cornea. 2024 May 1;43(5):664-670.
Web: https://doi.org/10.1097/ICO.0000000000003492

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