人工智能辅助颊部软组织缺损重建规划：与手术专家共识的比较研究

《Aesthetic Plastic Surgery》：Artificial Intelligence-Assisted Reconstruction Planning of Cheek Soft Tissue Defects: A Comparative Study Against Surgical Expert Consensus

　　

摘要

背景

颊部软组织缺损的重建规划需要专家评估缺损的大小和位置，以维持美学和谐。人工智能（AI），尤其是大语言模型（LLMs），已成为整形与重建外科中潜在的决策支持工具。本研究旨在评估ChatGPT-4o在提出切除后颊部缺损重建方案方面的准确性和可靠性。

方法

本研究采用比较性观察性图像研究方法，使用46张健康志愿者标准化斜位面部照片，在照片上手工描绘颊部软组织缺损以模拟切除后组织缺损。每张标注后的照片均连同包含患者特异性临床数据的标准化提示提交给ChatGPT-4o。两名专家使用五点李克特量表（1–5）独立评估AI生成的答案，评估维度包括五个方面。使用Cohen's kappa系数和组内相关系数（ICC）评估评估者间一致性。

结果

ChatGPT-4o在所有维度上均获得高分：临床准确性4.88/5，安全性4.59/5，美学效果3.96/5，首选重建方案4.05/5，替代方案相关性3.65/5，平均分为4.22/5。评估者之间显示出高度一致性（ICC = 0.75，95% CI 0.57–0.86，p < 0.001），其中安全性（κ = 0.82）和首选重建方案（κ = 0.76）一致性较高。然而，ChatGPT-4o未能生成所提议重建方案的图示性描述。

结论

ChatGPT-4o显示出与专家评估者的高度一致性，并在颊部重建规划中作为决策支持辅助工具展现出潜力。然而，其无法生成所提议皮瓣的视觉描述仍是一个显著局限。专家监督不可或缺，在常规实施前需要进行前瞻性临床验证。

证据等级III

该期刊要求作者为每篇文章分配证据等级。有关这些循证医学评级的完整说明，请参阅目录或在线作者须知 www.springer.com/00266。