ChatGPT делает медицину легче для восприятия: поисковое исследование случая по упрощённым рентгенологическим заключениям

Цель: оценить качество упрощённых рентгенологических заключений, сгенерированных большой языковой моделью ChatGPT, и обсудить проблемы и возможности LLM, подобных ChatGPT, для упрощения медицинских текстов.

Методы: В этом поисковом исследовании случая рентгенолог составил три вымышленных рентгенологических заключения, которые были упрощены с помощью запроса к ChatGPT: «Объясни это медицинское заключение ребёнку простым языком». В анкетировании 15 рентгенологов оценивали качество упрощённых заключений по фактической точности, полноте и потенциальному вреду для пациентов. Для оценки качества упрощённых заключений использовали анализ по шкале Лайкерта и индуктивную категоризацию свободных текстовых ответов.

Результаты: Большинство рентгенологов согласились, что упрощённые заключения были фактически верными, полными и не представляли потенциального вреда для пациента. Тем не менее были отмечены случаи неверных утверждений, пропущенной значимой медицинской информации и фрагментов, потенциально опасных для пациента.

Выводы: Хотя требуется дальнейшая адаптация к медицинской области, первые результаты этого исследования указывают на огромный потенциал использования LLM, таких как ChatGPT, для улучшения ориентированной на пациента помощи в рентгенологии и других областях медицины.

Клиническая значимость: Пациенты уже начали использовать ChatGPT для упрощения и объяснения своих медицинских заключений, что, как ожидается, повлияет на взаимодействие пациента и врача. Это явление создаёт как новые возможности, так и новые проблемы для клинической практики.

Основные положения: • Пациенты уже начали использовать ChatGPT для упрощения своих медицинских заключений, но качество таких текстов было неизвестно. • В анкетировании большинство участвовавших рентгенологов в целом оценили как хорошее качество рентгенологических заключений, упрощённых с помощью ChatGPT. Однако они также отметили заметное число ошибок, которые могут привести пациентов к вредным выводам. • Большие языковые модели, такие как ChatGPT, обладают значительным потенциалом для улучшения ориентированной на пациента помощи в рентгенологии и других областях медицины. Чтобы реализовать этот потенциал при минимизации вреда, они нуждаются в контроле со стороны медицинских экспертов и адаптации к медицинской области.