人工智能准确分类胰腺囊肿

关键要点 

• 使用 ChatGPT-4 和传统的胰腺囊肿手动方法评估了近 1,000 名成年人的 MRI 和 CT 扫描。  

• 在识别和分类用于监测胰腺囊肿进展的九个临床变量方面，人工智能的准确度与人类的表现相当。  

芝加哥——ChatGPT 等人工智能 (AI) 模型旨在快速处理数据。根据发表在《美国外科医师学会杂志》(JACS) 上的一项研究，研究人员使用 AI ChatGPT-4 平台从胰腺囊肿患者的磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 扫描中提取和分析特定数据点，发现与放射科医生手动进行的病历审查方法相比，其?准确率近乎完美?。 

“ChatGPT-4 是一种更高效、更具成本效益的方法，它能让研究人员专注于数据分析和质量保证，而不是一遍又一遍地审阅病历，”该研究的合著者、纽约市纪念斯隆凯特琳癌症中心的肝胰胆癌外科医生 Kevin C. Soares 博士（医学博士、理学硕士）说道。“我们的研究表明，这种人工智能方法的准确性与手动方法基本相同，而手动方法才是黄金标准。”  

ChatGPT-4 利用纽约市纪念斯隆凯特琳癌症中心现有数据库，其中包含 2010 年至 2024 年间接受监测的近 1000 名胰腺病变成年患者，并用于识别用于监测囊肿进展的九个临床变量：囊肿大小、主胰管大小、病变数量、主胰管扩张、分支胰管扩张、实性成分存在、钙化病变、胰腺萎缩和胰腺炎。胰腺囊肿很常见，需要持续监测，因为有些囊肿会发展成癌症，需要手术治疗。  

研究人员评估了 ChatGPT-4 识别和分类这九个与发育不良和癌症风险增加相关的因素的能力。并使用手动注释的机构囊肿数据库作为比较标准。  

主要发现  

• 该研究涉及 991 名接受长期癌前病变监测的患者，进行了 3,198 次独特的 MRI 和 CT 扫描。  

• ChatGPT-4 成功提取了高精度的临床变量。其准确率范围从实体成分（高风险变量）的 97% 到钙化病变的 99%。  

• 囊肿大小的准确率为 92%，主胰管大小的准确率为 97%，其他高风险变量可能表明患有癌症，需要进行手术切除、活检或内镜超声检查。    

“人工智能可以帮助我们拓展医学研究，改善患者预后，”Soares 博士说道。“我最常被问到的问题是：‘这个囊肿发展成癌症的几率有多大？’我们现在有了一种高效的方法来分析数千名患者的 MRI 和 CT 扫描结果，从而为患者提供更准确的诊断结果。这种方法极大地减轻了患者的焦虑，并帮助他们对自己的治疗决策更有信心。”  

虽然这是一项概念验证研究，但研究作者表示，他们希望利用人工智能来扩大他们提出的研究问题的数量，以加强对患者的护理。  

“人们对人工智能能否预测癌症风险非常感兴趣。了解哪些人会患癌症以及癌症发展的原因至关重要，这样我们才能更好地制定个性化监测方案，”Soares 博士说道。“我们希望减少患者就诊次数，降低医疗保健行业的成本，并最终提供个性化而非一刀切的监测方案。” 

研究人员提醒称，该研究仅使用了 ChatGPT-4 这一 AI 源，且结果受限于所使用的数据。AI 只能处理传递给它的信息。这些限制可能会降低研究结果的广泛适用性。