GPT-4 は緑内障、網膜管理において眼科医と一致します

2024 年 2 月 23 日 – ニューヨークマウントサイナイ眼科耳鼻科 (NYEE) の研究者 実証済み OpenAI の Generative Pre-Training – Model 4 (GPT-4) は、緑内障や網膜疾患の診断と管理において眼科医と同等、場合によってはそれを上回る性能を発揮できるということです。

の 勉強、今週掲載されました JAMA眼科らは、人間の専門家と比較した場合に、そのようなツールが完全で正確な応答を提供できるかどうかを判断することにより、眼科の下位専門分野における大規模言語モデル (LLM) の有用性を評価しようとしました。

研究チームはまず、マウントサイナイのアイカーン医科大学眼科から主治医12名と上級研修医3名を含む15名の参加者を募集した。 次に、参加者と GPT-4 は、米国眼科学会が提供した一連の網膜および緑内障関連の質問の中から、患者によくある 20 の質問をされました。

マウント・サイナイ提携クリニックからの匿名化された緑内障および網膜の症例 20 例も分析のために無作為に選択されました。

参加者とチャットボットの応答は、リッカート スケールを使用して完全性と正確性について評価されました。

全体として、LLM の応答の精度と完全性は、眼科医の応答と同等か、それを上回っていました。 網膜に関する質問については、このツールは正確さの点では専門家に匹敵しましたが、完全性の点では専門家を上回っていました。 GPT-4 は緑内障の質問に関して優れたパフォーマンスを達成し、両方の指標で人間を上回りました。

「私たちの研究における GPT-4 の性能は、非常に目を見張るものでした」と、筆頭著者で NYEE の眼科研修医であるアンディ・ファン医学博士はプレスリリースで述べています。 「私たちはこれの大きな可能性を認識しました [artificial intelligence] 私たちはテストを開始した瞬間からこのシステムに注目し、GPT-4 が経験豊富な眼科専門医の専門知識を支援するだけでなく、場合によってはそれと同等かそれを上回ることができるということに魅了されました。」

「特に驚くべきは、AI が緑内障と網膜の両方の患者の症例を処理し、人間の医師が臨床ノート形式で作成した診断と治療提案の精度と完全性を一致させたことです」と、FARVO の主任著者である Louis R. Pasquale 医師は説明しました。眼科の眼科研究副委員長。 「AI アプリケーション Grammarly が、より優れたライターになる方法を教えてくれるのと同じように、GPT-4 は、特に患者の検査結果を文書化する方法に関して、より優れた臨床医になる方法について貴重な指針を与えてくれます。」

研究者らはさらなる試験が必要であることを強調したが、研究結果は眼科におけるLLM技術の大きな可能性を浮き彫りにしていると指摘した。

「特に複雑な症例や患者数が多い領域において、診断サポートを提供し、眼科専門医の作業負荷を軽減する可能性があるため、眼科専門医の信頼できるアシスタントとして機能する可能性があります」と Huang 氏は述べています。 「患者にとって、主流の眼科診療に AI が統合されることで、専門家のアドバイスをより迅速に受けられるようになり、より多くの情報に基づいて治療を導く意思決定が可能になる可能性があります。」

これらの結果は、眼科における AI の応用可能性の 1 つを明らかにしただけですが、研究者たちはさまざまなツールやユースケースを模索しています。

先月、ジョンズ・ホプキンス児童センターの研究者らは、 明らかにした 若者の糖尿病性眼疾患をスクリーニングするように設計された自律型 AI も、スクリーニングの普及にプラスの影響を与える可能性があります。

糖尿病性網膜症などの眼疾患は、1 型および 2 型糖尿病のかなりの数の小児および青少年に影響を与えていますが、スクリーニングの障壁により適時の検出と治療が妨げられる場合があります。 こうしたスクリーニングのギャップは、少数派で貧しい若者の間で大きく、健康の不平等と患者の転帰の悪化につながっています。

研究チームはこれまでの研究で、糖尿病性眼疾患の診断にAIをうまく利用できることを発見していたが、このツールはスクリーニング完了の可能性も高める可能性があるという仮説を立てた。

彼らの発見はこの仮説を裏付け、AI支援によるスクリーニングを受けた患者は標準的なスクリーニングを受けた患者よりも追跡調査を完了する可能性がはるかに高いことを示しました。