作为临床决策支持系统的AI：开放型GPT模型在急诊实践中的准确性

《Journal of Medical Imaging and Interventional Radiology》：AI as a clinical decision support system: accuracy of an open GPT-model in emergency practice

　　

摘要

背景

高达30%的影像学检查被认为不合适，这导致了不必要的辐射暴露、急诊科拥挤以及医疗成本上升。尽管诸如ESR iGuide这样的临床决策支持系统旨在提高影像检查的适当性，但它们的实际效果和用户接受度仍然有限。大型语言模型或许能为放射学决策提供更快、更易使用的替代方案。

目的

通过将OpenAccessGPT的建议与ESR iGuide的结果进行比较，评估其在减少急诊科不必要的影像学检查方面的表现，同时分析其适当性和效率。

材料与方法

这项回顾性、单中心、半定量队列研究在瑞士的一家三级医院开展。共有201例连续的急诊科影像学检查请求（2023年3月至2024年4月）符合纳入标准（50例CT、50例超声、50例X光、51例MRI）。研究了四个假设：(1) OpenAccessGPT减少影像学检查请求的能力；(2) 与ESR iGuide的一致性；(3) 效率；(4) 在使用ESR iGuide的情况下临床实践中不当检查的比例。统计分析包括比例检验和配对t检验（p < .05）。

结果

患者平均年龄为55.3岁（标准差=20.9）；45%为女性。由于无法获取ESR iGuide的相关数据，有11例被排除在外。OpenAccessGPT在6%的病例中建议不要进行影像学检查（12/201），其中33.3%的建议与ESR iGuide一致（5/12）。总体一致性为78.9%（150/190），低于90%的标准（χ2 = 25.79，p < .001）。OpenAccessGPT的响应速度明显更快（21.6秒对比101秒；Δ=79.6秒；t[189]=12.8；p < .001）。在82.6%的病例中，医院的实际操作与ESR iGuide一致（χ2 = 11.46，p < .001）。

结论

OpenAccessGPT在减少不必要的影像学检查方面的能力较为有限。尽管其响应速度更快，但其临床可靠性仍不足以单独使用。