Was kann ChatGPT zur Diagnose von Hornhauterkrankungen beitragen?

CORNEA Memphis – Ziel der Studie von Mohammad Delsoz vom Department of Ophthalmology des Hamilton Eye Institute am University of Tennessee Health Science Center in Memphis, Tennessee, und weiteren Kollegen in den Vereinigten Staaten war es, die Fähigkeiten von ChatGPT-4.0 und ChatGPT-3.5 zur Diagnose von Hornhauterkrankungen anhand von Fallberichten zu evaluieren und mit den Ergebnissen menschlicher Experten zu vergleichen. Aus einer öffentlich zugänglichen Online-Datenbank der University of Iowa wurden zufällig 20 Fälle von Hornhauterkrankungen ausgewählt, darunter Hornhautinfektionen, Dystrophien und Degenerationen. Nach der Eingabe des Textes jeder Fallbeschreibung in ChatGPT-4.0 und ChatGPT-3.5 wurde nach einer vorläufigen Diagnose gefragt. Die Antworten wurden anhand der korrekten Diagnosen ausgewertet und mit den Diagnosen von drei menschlichen Hornhautspezialisten verglichen; zudem wurde die Übereinstimmung zwischen den Bewertern ausgewertet. Die Genauigkeit der vorläufigen Diagnose basierend auf ChatGPT-4.0 betrug 85% (17 von 20 Fällen richtig), während die Genauigkeit von ChatGPT-3.5 bei 60% lag (12 von 20 Fällen richtig). Die Genauigkeit der 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 Übereinstimmung zwischen ChatGPT-4.0 und ChatGPT-3.5 betrug 65% (13 Fälle), während die Übereinstimmung zwischen ChatGPT-4.0 und den drei Hornhautspezialisten bei 85% (17 Fälle), 80% (16 Fälle) bzw. 75% (15 Fälle) lag. Die Übereinstimmung zwischen ChatGPT-3.5 und jedem der drei Hornhautspezialisten betrug jedoch nur 60% (12 Fälle). In der Mai-Ausgabe 2024 des Fachjournals CORNEA fassen die Autoren zusammen, dass die Genauigkeit von ChatGPT-4.0 bei der Diagnose von Patienten mit verschiedenen Hornhauterkrankungen deutlich besser war als bei ChatGPT-3.5 und eine mögliche Integration in klinische Abläufe möglich erscheint. Die Autoren sind der Ansicht, dass ein ausgewogener Ansatz, der Erkenntnisse aus der Anwendung künstlicher Intelligenz mit klinischer Expertise kombiniert, eine Schlüsselrolle bei der Entfaltung des vollen Potenzials der Technologie in der Augenheilkunde spielt. (bs)

Autoren: Delsoz M, Madadi Y, Raja H, Munir WM, Tamm B, Mehravaran S, Soleimani M, Djalilian A, Yousefi S. Korrespondenz: Siamak Yousefi, PhD, Department of Ophthalmology, Hamilton Eye Institute, Department of Genetics, Genomics, and Informatics, University of Tennessee Health Science Center, 930 Madison Avenue, Suite 471, Memphis, TN 38163, USA. E-Mail: siamak.yousefi@uthsc.edu Studie: Performance of ChatGPT in Diagnosis of Corneal Eye Diseases. Quelle: Cornea. 2024 May 1;43(5):664-670. doi: 10.1097/ICO.0000000000003492. Epub 2024 Feb 23. PMID: 38391243. Web: https://journals.lww.com/corneajrnl/abstract/2024/05000/performance_of_chatgpt_in_diagnosis_of_corneal_eye.19.aspx