Capacités diagnostiques du ChatGPT en ophtalmologie

DEEP LEARNING Dublin – Cette étude de cohorte rétrospective menée dans un centre médical universitaire tertiaire par le groupe de scientifiques autour de Mouayad Masalkhi à l’École de médecine de l’University College Dublin à Dublin, Irlande, avait pour objectif d’évaluer la précision diagnostique du ChatGPT dans le domaine de l’ophtalmologie. Pour ce faire, les données des patients admis au service d’ophtalmologie de 06/2022 à 01/2023 ont été examinées pour ensuite créer deux cas cliniques pour chacun d’entre eux. Le premier cas est basé sur les seuls antécédents médicaux (Hx). Le second cas comprend un complément d’examen clinique (Hx et Ex). Pour chaque cas les trois diagnostics les plus probables ont été demandés au ChatGPT, aux résidents et aux titulaires. Ensuite le groupe de travaille a comparé les taux de précision (au moins un diagnostic correct) de tous les groupes etévalué la durée totale de l’exercice entre les groupes. Le ChatGPT, les résidents et les titulaires ont évalué 126 cas de 63 patients (antécédents seulement ou antécédents et résultats d’examen pour chaque patient). Le ChatGPT a obtenu un taux de diagnostic exact significativement plus faible (54%) dans l’Hx, par rapport aux résidents (75% ; p < 0,01) et aux titulaires (71% ; p < 0,01). Après ajout des résultats de l’examen clinique, le taux de diagnostic du ChatGPT était de 68%, alors qu’il atteignait 94% (p < 0,01) et 86% (p < 0,01) pour les résidents et les titulaires, respectivement. Le ChatGPT était 4 à 5 fois plus rapide que les titulaires et les résidents. Dans le numéro de janvier du journal scientifque GRAFE’S ARCHIVE FOR CLINICAL AND EXPERIMENTAL OPHTHALMOLOGY, les auteurs concluent que le ChatGPT a montré des taux de diagnostic faibles dans les cas d’ophtalmologie par rapport aux résidents et aux titulaires sur la base des antécédents du patient seuls ou avec des résultats d’examen clinique supplémentaires. Cependant, le ChatGPT a réalisé la tâche plus rapidement que les médecins. (um)

Auteurs : Shemer A, Cohen M, Altarescu A, Atar-Vardi M, Hecht I, Dubinsky-Pertzov B, Shoshany N, Zmujack S, Or L, Einan-Lifshitz A, Pras E. Correspondance: Asaf Shemer, Department of Ophthalmology, Shamir Medical Center (Formerly Assaf-Harofeh), Tzrifin, Israel. E-mail : shemerasafmd@gmail.com Étude: Diagnostic capabilities of ChatGPT in ophthalmology. Source : Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2024 Jan 6. doi: 10.1007/s00417-023-06363-z. Epub ahead of print. PMID: 38183467. Web: https://link.springer.com/article/10.1007/s00417-023-06363-z