AI模型在术前麻醉规划中的探索性比较：ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet与ChatGPT-o1的临床场景分析

这项研究针对关键病例的个性化麻醉方案制定难题，来自多机构的研究团队开展了一项探索性研究，对比评估ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和ChatGPT-o1三种AI模型在麻醉规划中的表现。通过五位资深麻醉专家的定性定量分析发现，虽然三者在响应质量上无显著差异，但ChatGPT-o1在内容相关性(clinical relevance)和信息准确性方面表现更优，展现出更低的错误率和更高的临床适用性。该研究为AI辅助麻醉决策提供了重要参考。

　　

一项探索性研究对三种前沿人工智能(AI)模型在关键病例术前麻醉规划中的表现进行了系统比较。研究聚焦ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和ChatGPT-o1的临床场景分析能力，这些模型展现出了解和生成麻醉相关信息的潜力。由五位从业超过十年的麻醉专家组成评审团，采用定性与定量相结合的方法评估模型输出。

结果显示，三种模型在响应质量(response quality)、临床相关性(clinical relevance)和适用性(applicability)评分方面未呈现显著差异。但深入分析发现，各模型在错误类型(error type)和严重程度(severity)上存在特征性差异。值得注意的是，ChatGPT-o1在内容相关性和信息准确性(information accuracy)两项关键指标上表现突出，其错误率(error rate)更低，临床转化潜力更为显著。

这项开创性研究为快速发展的AI辅助医疗决策领域提供了重要洞见。虽然研究结果令人鼓舞，但研究者强调仍需通过严格的临床验证(clinical validation)才能实现实际应用。麻醉规划的个性化(personalization)需求与AI技术的结合，为提升手术安全(surgical safety)和患者满意度(patient satisfaction)开辟了新途径。