基于ChatGPT-4高级数据分析的法医学机器学习模型构建与应用前景

本研究针对法医学领域机器学习模型构建复杂、专业化程度高的难题，推荐采用基于ChatGPT-4的高级数据分析工具（ADA）。研究人员通过尸检间隔（PMI）、损伤时间和心源性猝死（SCD）等多元数据验证表明，ADA能自主完成数据标准化与模型优化，其预测性能与专业数据分析师构建的模型无显著差异，为法医学研究提供了高效易用的智能化分析方案。

　　

机器学习（Machine Learning）的预测能力在辅助法医从业者进行鉴定意见决策中发挥着关键作用。然而，构建机器学习模型所需的专业复杂性阻碍了其在法医学研究与实际应用中的全面推广。基于ChatGPT-4的高级数据分析（Advanced Data Analysis, ADA）工具通过简化机器学习流程为解决该挑战提供了新策略。本研究通过向ADA提供多类型数据集（以死后间隔PMI、损伤时间和心源性猝死SCD为例），评估了其自主构建机器学习模型在不同任务中的效能。结果表明，ADA能够自主执行数据标准化并根据原始数据选择最优机器学习模型。与专业数据分析师开发的模型相比，ADA在多样化数据集上均展现出强劲的预测性能，且模型评估指标无统计学显著差异。综上，对于应用需求广泛的法医学领域，ChatGPT-ADA通过模拟人类对话简化了机器学习模型的复杂构建过程，为机器学习在法医学研究与实践中全面落地提供了前瞻性工具。但需注意，ADA不应取代研究者，而应作为研究的辅助工具，避免被滥用为“全包式”的掠夺性分析手段。