AI sàng lọc bệnh nhân để thử nghiệm lâm sàng với độ chính xác cao hơn nhân viên

Theo dõi Drugslib trên

Được Carmen Pope, BPharm xem xét về mặt y tế. Cập nhật lần cuối vào ngày 20 tháng 6 năm 2024.

Bởi Lori Solomon HealthDay Reporter

THỨ NĂM, ngày 20 tháng 6 năm 2024 -- Các giải pháp dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn có thể nâng cao hiệu suất sàng lọc thử nghiệm lâm sàng và giảm chi phí bằng cách tự động hóa quy trình sàng lọc, theo một nghiên cứu được công bố trực tuyến ngày 17 tháng 6 trên NEJM AI.

Ozan Unlu, MD, từ Bệnh viện Brigham and Women's ở Boston, và các đồng nghiệp đã đánh giá tiện ích của hệ thống GPT-4 hỗ trợ Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để cải thiện độ chính xác, hiệu quả và độ tin cậy của sàng lọc cho một thử nghiệm liên quan đến bệnh nhân với triệu chứng suy tim. Các phát hiện được dựa trên ghi chú lâm sàng của 100, 282 và 1.894 bệnh nhân để phát triển, xác nhận và thử nghiệm các tập dữ liệu tương ứng.

Các nhà nghiên cứu đã báo cáo rằng các câu trả lời từ Cơ sở hạ tầng thử nghiệm lâm sàng hỗ trợ RAG để đánh giá loại trừ hòa nhập (RECTIFIER), một hệ thống trả lời câu hỏi, dựa trên ghi chú lâm sàng do RAG và GPT-4 cung cấp, phù hợp chặt chẽ với câu trả lời của các chuyên gia lâm sàng trên các tiêu chí mục tiêu, với độ chính xác dao động từ 97,9 đến 100 phần trăm (hệ số tương quan Matthews [MCC], 0,837 và 1) đối với RECTIFIER so với 91,7 và 100 phần trăm (MCC, 0,644 và 1) đối với nhân viên nghiên cứu. So với nhân viên nghiên cứu, RECTIFIER thực hiện tốt hơn trong việc xác định suy tim có triệu chứng (độ chính xác lần lượt là 91,7 và 97,9%; MCC, 0,721 và 0,924). Với RECTIFIER, độ nhạy và độ đặc hiệu để xác định khả năng đủ điều kiện của bệnh nhân lần lượt là 92,3 và 93,9%, so với 90,1 và 83,6% của nhân viên nghiên cứu. Cách tiếp cận một câu hỏi để xác định khả năng đủ điều kiện với RECTIFIER dẫn đến chi phí trung bình là 11 xu cho mỗi bệnh nhân và cách tiếp cận câu hỏi kết hợp dẫn đến chi phí trung bình là 2 xu cho mỗi bệnh nhân.

"Việc tích hợp các công nghệ như vậy đòi hỏi các tác giả viết.

Một số tác giả tiết lộ mối quan hệ với ngành dược phẩm.

Abstract/ Toàn văn

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Dữ liệu thống kê trong các bài báo y tế cung cấp các xu hướng chung và không liên quan đến cá nhân. Các yếu tố cá nhân có thể khác nhau rất nhiều. Luôn tìm kiếm lời khuyên y tế được cá nhân hóa cho các quyết định chăm sóc sức khỏe của từng cá nhân.

Nguồn: HealthDay

Đã đăng : 2024-06-21 05:15

Đọc thêm

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

Chúng tôi đã nỗ lực hết sức để đảm bảo rằng thông tin do Drugslib.com cung cấp là chính xác, cập nhật -ngày và đầy đủ, nhưng không có đảm bảo nào được thực hiện cho hiệu ứng đó. Thông tin thuốc trong tài liệu này có thể nhạy cảm về thời gian. Thông tin về Drugslib.com đã được biên soạn để các bác sĩ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng ở Hoa Kỳ sử dụng và do đó Drugslib.com không đảm bảo rằng việc sử dụng bên ngoài Hoa Kỳ là phù hợp, trừ khi có quy định cụ thể khác. Thông tin thuốc của Drugslib.com không xác nhận thuốc, chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất liệu pháp. Thông tin thuốc của Drugslib.com là nguồn thông tin được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe được cấp phép trong việc chăm sóc bệnh nhân của họ và/hoặc phục vụ người tiêu dùng xem dịch vụ này như một sự bổ sung chứ không phải thay thế cho chuyên môn, kỹ năng, kiến ​​thức và đánh giá về chăm sóc sức khỏe các học viên.

Việc không có cảnh báo đối với một loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc nhất định không được hiểu là chỉ ra rằng loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc đó là an toàn, hiệu quả hoặc phù hợp với bất kỳ bệnh nhân nào. Drugslib.com không chịu bất kỳ trách nhiệm nào đối với bất kỳ khía cạnh nào của việc chăm sóc sức khỏe được quản lý với sự hỗ trợ của thông tin Drugslib.com cung cấp. Thông tin trong tài liệu này không nhằm mục đích bao gồm tất cả các công dụng, hướng dẫn, biện pháp phòng ngừa, cảnh báo, tương tác thuốc, phản ứng dị ứng hoặc tác dụng phụ có thể có. Nếu bạn có thắc mắc về loại thuốc bạn đang dùng, hãy hỏi bác sĩ, y tá hoặc dược sĩ.

Từ khóa phổ biến