Conversational AI Models for ophthalmic diagnosis: Comparison of ChatGPT and the Isabel Pro Differential Diagnosis Generator
Notice bibliographique
Résumé
With the rapidly growing field of conversational artificial intelligence (AI), it is becoming increasingly likely that these technologies will revolutionize the way physicians diagnose and treat patients. The purpose of this study is to evaluate the use of conversational AI language models, specifically ChatGPT, for the diagnosis of ophthalmic disease, and to compare it to existing tools, namely the Isabel Pro Differential Diagnosis Generator. Prospective, comparative evaluation of ChatGPT and Isabel in formulating provisional and differential diagnoses from a set of rich text case report descriptions. Ten ophthalmology patient cases were selected at random from a publicly available online database of ophthalmic case reports. The text details of each case were input into ChatGPT and Isabel. Their ability to identify the actual diagnosis and provide relevant differential diagnoses was compared. ChatGPT identified the correct diagnosis in 9/10 cases while having the correct diagnosis listed in all 10/10 of its lists of differentials. Isabel identified only 1/10 provisional diagnoses correctly, however it included the correct diagnosis in 7/10 of its differential diagnosis lists. The median position of the correct diagnosis in the ranked differential lists was 1.0 (IQR 1.0 to 2.8) for ChatGPT versus 5.5 (IQR 3.3 to 10.0) for Isabel. Conversational AI models such as ChatGPT have potential value in the diagnosis of ophthalmic conditions, particularly for primary-care providers. As further iterations of models are deployed, additional studies investigating their capabilities are needed to determine the best ways to integrate them into practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».