ChatGPT-4o在乳腺癌筛查中的潜力评估：基于BI-RADS第5版与ACR指南的决策支持效能分析

来自放射学领域的研究人员针对ChatGPT-4o在乳腺癌筛查中的临床应用潜力展开研究。通过BI-RADS第5版和ACR指南设计的100道题目测试，发现其总体准确率从86%显著提升至95%（p=0.030），尤其在判断题表现突出（p<0.05）。该AI模型展现出作为临床决策支持工具的重要价值。

　　

这项研究对人工智能助手ChatGPT-4o在乳腺癌筛查领域的应用价值进行了系统性评估。研究人员依据乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）第5版及美国放射学会（ACR）指南，精心设计了50道选择题和50道判断题。在11月5日至19日期间，两位放射科医师通过李克特量表对AI的回答进行双盲评估，分别记录基线数据和14天后的改进情况。

统计分析采用了曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验等专业方法。结果显示，ChatGPT-4o的总体准确率产生统计学显著提升（z检验p=0.030），其中判断题的准确性和完整性提升尤为明显（p=0.013-0.014，效应量r=0.35）。科恩卡帕系数证实了AI回答的高度一致性（所有p<0.001）。值得注意的是，虽然选择题表现稳定（准确率86%-95%），但不同题型间的性能差异无统计学意义（p>0.05）。

这些发现揭示了大型语言模型在医学影像决策支持中的独特优势——既能快速整合专业指南（如BI-RADS和ACR），又能通过持续学习优化表现。特别是在标准化评估体系下，AI辅助工具可有效减轻放射科医师的工作负担，为乳腺癌早期诊断提供可靠的第二意见。