亚临床甲状腺功能减退症中的灰色地带决策：对ChatGPT回复的定性分析

《BMC Endocrine Disorders》：Gray-zone decisions in subclinical hypothyroidism: a qualitative analysis of ChatGPT responses

　　

摘要

背景

由于亚临床甲状腺功能减退症的临床特征多样、促甲状腺激素（TSH）阈值存在差异以及指南解读的不一致性，其管理有时会成为临床医生的难题。尽管大型语言模型（LLMs）有潜力在这些充满不确定性的临床情况下为医生提供支持，但现有文献几乎只关注定量结果。然而，像Chat Generative Pretrained Transformer（ChatGPT）这样的LLM是如何构建临床决策的、它依据哪些主题要素以及它是如何组织其推理过程的，在亚临床甲状腺功能减退症的背景下尚未进行过定性研究。本研究旨在通过主题分析，填补这一文献空白，探讨ChatGPT在亚临床甲状腺功能减退症病例中生成决策模式的方式。

方法

向ChatGPT展示了五个标准化的亚临床甲状腺功能减退症案例，每个案例都详细描述了TSH水平在4–10 mIU/L范围内的临床特征。使用结构化框架方法和反思性主题分析对ChatGPT的回应进行了评估，并系统地比较了所得主题、其内容以及相应的临床决策方案。

结果

共出现了七个主要主题：基于指南的决策框架、个性化决策、试验性治疗方式、风险分层、避免过度治疗、共同决策以及转诊至内分泌科。这些主题归纳为三种更广泛的决策方案：基于指南的保守方案、以风险为导向的主动方案以及症状平衡的共同决策方案。

结论

本研究是首批定性探讨ChatGPT在亚临床甲状腺功能减退症等灰色地带临床条件下的决策过程的研究之一。这里发现的决策模式为未来结合真实患者数据的大规模比较研究提供了方法论基础，以评估基于LLM的临床决策支持系统。

临床试验编号

不适用。