論文の概要: Assessing the Usability of GutGPT: A Simulation Study of an AI Clinical
Decision Support System for Gastrointestinal Bleeding Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10072v1
- Date: Wed, 6 Dec 2023 23:20:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:47:39.473818
- Title: Assessing the Usability of GutGPT: A Simulation Study of an AI Clinical
Decision Support System for Gastrointestinal Bleeding Risk
- Title(参考訳): GutGPTの有用性を評価する:消化器出血リスクに対するAI臨床診断支援システムのシミュレーション的検討
- Authors: Colleen Chan, Kisung You, Sunny Chung, Mauro Giuffr\`e, Theo Saarinen,
Niroop Rajashekar, Yuan Pu, Yeo Eun Shin, Loren Laine, Ambrose Wong, Ren\'e
Kizilcec, Jasjeet Sekhon, Dennis Shung
- Abstract要約: 臨床診断支援システムにおける医師の受け入れと信頼に対するGutGPTの効果を評価した。
予備結果は,ダッシュボードや検索エンジンと比較して,GutGPT使用後の受容に混合的な影響が認められた。
この研究は、GutGPTが最適に実装され、対話型インタフェースと組み合わせることで、効果的なAI-CDSSを向上できることを示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.35416472367199076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Applications of large language models (LLMs) like ChatGPT have potential to
enhance clinical decision support through conversational interfaces. However,
challenges of human-algorithmic interaction and clinician trust are poorly
understood. GutGPT, a LLM for gastrointestinal (GI) bleeding risk prediction
and management guidance, was deployed in clinical simulation scenarios
alongside the electronic health record (EHR) with emergency medicine
physicians, internal medicine physicians, and medical students to evaluate its
effect on physician acceptance and trust in AI clinical decision support
systems (AI-CDSS). GutGPT provides risk predictions from a validated machine
learning model and evidence-based answers by querying extracted clinical
guidelines. Participants were randomized to GutGPT and an interactive
dashboard, or the interactive dashboard and a search engine. Surveys and
educational assessments taken before and after measured technology acceptance
and content mastery. Preliminary results showed mixed effects on acceptance
after using GutGPT compared to the dashboard or search engine but appeared to
improve content mastery based on simulation performance. Overall, this study
demonstrates LLMs like GutGPT could enhance effective AI-CDSS if implemented
optimally and paired with interactive interfaces.
- Abstract(参考訳): ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の応用は、会話インタフェースによる臨床的意思決定を支援する可能性がある。
しかし、人間とアルゴリズムの相互作用と臨床医の信頼の課題は理解されていない。
消化器感染症(GI)出血リスク予測と管理指導のためのLLMであるGutGPTは,救急医療医,内科医,医学生らと共に臨床シミュレーションシナリオに展開し,医師の受け入れとAI臨床決定支援システム(AI-CDSS)に対する信頼度を評価する。
GutGPTは、検証された機械学習モデルからのリスク予測と、抽出された臨床ガイドラインをクエリすることでエビデンスベースの回答を提供する。
参加者はGutGPTとインタラクティブダッシュボード、あるいはインタラクティブダッシュボードと検索エンジンにランダム化された。
測定された技術受容とコンテンツ熟達の前後における調査と教育評価。
予備実験では, gutgpt をダッシュボードや検索エンジンと比較した場合, 受入者に対する影響は異なっていたが, シミュレーション性能にもとづいて, コンテンツの熟達度が向上した。
全体として、GutGPTのようなLLMは、最適に実装され、対話型インターフェースと組み合わせることで、効果的なAI-CDSSを向上できることを示した。
関連論文リスト
- AI Hospital: Interactive Evaluation and Collaboration of LLMs as Intern
Doctors for Clinical Diagnosis [72.50974375416239]
リアルタイムのインタラクティブな診断環境を構築するために設計されたフレームワークであるAI Hospitalを紹介する。
様々な大規模言語モデル(LLM)は、対話的診断のためのインターン医師として機能する。
我々は,医療部長の監督の下で,反復的な議論と紛争解決プロセスを含む協調的なメカニズムを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T06:46:48Z) - Enabling Collaborative Clinical Diagnosis of Infectious Keratitis by
Integrating Expert Knowledge and Interpretable Data-driven Intelligence [28.144658552047975]
感染性角膜炎(IK)の診断における知識誘導診断モデル(KGDM)の性能,解釈可能性,臨床的有用性について検討した。
AIベースのバイオマーカーの診断確率比(DOR)は3.011から35.233の範囲で有効である。
コラボレーションの参加者は、人間とAIの両方を上回るパフォーマンスを達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-14T02:10:54Z) - Generative Large Language Models are autonomous practitioners of
evidence-based medicine [27.229179922424063]
EBM(エビデンス・ベース・メディカル)は、臨床医学の基礎であり、臨床医が継続的に知識を更新し、患者医療に最良の臨床証拠を適用する必要がある。
EBMの実践は、医学研究の急速な進歩による課題に直面し、臨床医に情報過負荷をもたらす。
人工知能(AI)の統合、特にジェネレーティブ・大型言語モデル(LLM)は、この複雑さを管理するための有望なソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T15:09:57Z) - A Cross Attention Approach to Diagnostic Explainability using Clinical Practice Guidelines for Depression [13.000907040545583]
そこで我々は,一般的なトランスフォーマーモデルにおける注目度を高め,臨床医が理解可能な分類説明を生成する手法を開発した。
臨床医が患者と対話する際の専門知識をどのように頼っているかに触発され、関連する臨床知識を活用して患者の入力をモデル化する。
うつ病の診断に臨床実習ガイドライン(CPG)を用いてメンタルヘルス(MH)の文脈でこのようなシステムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T08:42:18Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T16:08:45Z) - Evaluation of Popular XAI Applied to Clinical Prediction Models: Can
They be Trusted? [2.0089256058364358]
透明性と説明可能性の欠如は、機械学習(ML)アルゴリズムの臨床的採用を妨げる。
本研究は、医療現場における予測モデルの説明に使用される2つの一般的なXAI手法を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T02:29:30Z) - Utilizing ChatGPT to Enhance Clinical Trial Enrollment [2.3551878971309947]
本稿では,大規模言語モデルであるChatGPTを用いて患者関連情報を非構造化臨床ノートから抽出する自動アプローチを提案する。
2つのベンチマーク検索コレクションで実施した経験的評価では,既存手法と比較して検索性能が向上した。
以上の結果から,ChatGPTを医療サービスの品質を確保し,患者への直接的なリスクを最小限に抑えつつ,臨床治験の増進に活用する可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T10:54:23Z) - Large Language Models for Healthcare Data Augmentation: An Example on
Patient-Trial Matching [49.78442796596806]
患者-心電図マッチング(LLM-PTM)のための革新的なプライバシ対応データ拡張手法を提案する。
本実験では, LLM-PTM法を用いて平均性能を7.32%向上させ, 新しいデータへの一般化性を12.12%向上させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T03:14:00Z) - Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations
of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。
我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。
本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T18:07:11Z) - Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised
Knowledge Integration [55.88616573143478]
臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。
退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。
複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T10:26:44Z) - Privacy-preserving medical image analysis [53.4844489668116]
医用画像におけるプライバシ保護機械学習(PPML)のためのソフトウェアフレームワークであるPriMIAを提案する。
集合型学習モデルの分類性能は,未発見データセットの人間専門家と比較して有意に良好である。
グラデーションベースのモデル反転攻撃に対するフレームワークのセキュリティを実証的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T13:56:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。