Точность диагностики с помощью ChatGPT на основе анамнеза пациента и данных визуализации в нейрорадиологических случаях

Цель: Высокая эффективность Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT) — модели искусственного интеллекта для генерации текста на основе архитектуры GPT-4 — продемонстрирована в различных областях, однако возможности его применения в нейрорадиологии остаются неизученными. Целью исследования была оценка диагностической эффективности ChatGPT на основе GPT-4 в нейрорадиологии.

Методы: Были отобраны 100 последовательных случаев из рубрики «Случай недели», опубликованных в American Journal of Neuroradiology с октября 2021 года по сентябрь 2023 года. Для каждого случая ChatGPT формулировал диагноз на основании анамнеза пациента и данных визуализации. Затем определяли точность диагностики, используя опубликованный эталонный диагноз. Каждый случай классифицировали по анатомической локализации: головной мозг, позвоночник, голова и шея. Случаи с поражением головного мозга дополнительно разделили на группы опухолей центральной нервной системы (ЦНС) и неопухолевых поражений. Для сравнения показателей точности между тремя анатомическими локализациями, а также между группами опухолей ЦНС и неопухолевых поражений применяли точный критерий Фишера.

Результаты: Точность диагностики ChatGPT составила 50% (50 из 100 случаев). Статистически значимых различий точности между тремя анатомическими локализациями не выявлено (p = 0,89). В случаях с поражением головного мозга точность была статистически значимо ниже в группе опухолей ЦНС, чем в группе неопухолевых поражений: 16% (3 из 19) против 62% (36 из 58), p < 0,001.

Выводы: Исследование продемонстрировало диагностические возможности ChatGPT в нейрорадиологии. Точность диагностики ChatGPT зависела от этиологии заболевания и была статистически значимо ниже при опухолях ЦНС, чем при неопухолевых поражениях.