Evaluating the Diagnostic Accuracy and Management Recommendations of ChatGPT in Uveitis

William Rojas-Carabali, Carlos Cifuentes-González, Xin Wei, Ikhwanuliman Putera, Alok Sen, Zheng Xian Thng, Rajdeep Agrawal, Tobias Elze, Lucia Sobrin, John H. Kempen, Bernett Lee, Jyotirmay Biswas, Quan Dong Nguyen, Vishali Gupta, Alejandra de-la-Torre, Rupesh Agrawal

Producción científica: Contribución a una revistaArtículo de Investigaciónrevisión exhaustiva

19 Citas (Scopus)

Resumen

Introducción: El diagnóstico preciso y el manejo oportuno son vitales para obtener resultados favorables de la uveítis. La Inteligencia Artificial (IA) es prometedora en la toma de decisiones médicas, especialmente en oftalmología. Sin embargo, la precisión del diagnóstico y los consejos de gestión de los chatbots de uveítis basados en IA carecen de evaluación. Métodos: Evaluamos la precisión diagnóstica y las sugerencias de manejo de un chatbot basado en IA, ChatGPT, frente a cinco oftalmólogos capacitados en uveítis, utilizando 25 casos estándar alineados con las nuevas directrices de la Nomenclatura de Uveítis. Los participantes predijeron diagnósticos probables, dos diferenciales y los próximos pasos del tratamiento. Se calcularon las tasas comparativas de éxito. Resultados: Los oftalmólogos destacaron (60-92%) en el diagnóstico probable, superando a la IA (60%). Teniendo en cuenta diagnósticos total y parcialmente precisos, los oftalmólogos lograron un éxito del 76 al 100%; La IA alcanzó el 72%. A pesar de una mejora del 8% en la IA, su rendimiento general se retrasó. Los oftalmólogos y la IA coincidieron en el diagnóstico en el 48% de los casos, y el 91,6% mostró coincidencia
Idioma originalInglés estadounidense
PublicaciónOcular Immunology and Inflammation
DOI
EstadoPublicada - sep. 18 2023

Áreas temáticas de ASJC Scopus

  • Inmulogía y alergología
  • Oftalmología

Huella

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