Evaluating the Diagnostic and Treatment Recommendation Capabilities of GPT-4 Vision in Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The integration of artificial intelligence (AI) in dermatology presents a promising frontier for enhancing diagnostic accuracy and treatment planning. However, general purpose AI models require rigorous evaluation before being applied to real-world medical cases. Objective This project specifically evaluates GPT-4V’s performance in accurately diagnosing and generating treatment plans for common dermatological conditions, comparing its assessment of textual versus image data and its performance with multimodal inputs. Beyond the immediate scope, this study contributes to the broader trajectory of integrating AI in healthcare, highlighting the limitations of these technologies, as well as their potential to enhance efficiency, and education within medical training and practice. Methods A dataset of 102 images representing nine common dermatological conditions was compiled from open-access websites. Fifty-four images were ultimately selected by two board-certified dermatologists as being representative and typical of the common conditions. Additionally, nine clinical scenarios corresponding to these conditions were developed. GPT-4V’s diagnostic capabilities were assessed in three setups: Image Prompt (image-based), Scenario Prompt (text-based), and Image and Scenario Prompt (combining both modalities). The model’s performance was evaluated based on diagnostic accuracy, differential diagnosis, and treatment recommendations. Results In the Image Prompt setup, GPT-4V correctly identified the primary diagnosis for 29 of 54 images. The Scenario Prompt setup showed a higher accuracy rate of 89% in identifying the primary diagnosis. The multimodal Image and Scenario Prompt setup also achieved an 89% accuracy rate. However, a notable bias towards textual data over visual data was observed. Treatment recommendations were evaluated by the same two dermatologists, using a modified Entrustment Scale, showing competent but not expert-level performance. Conclusion GPT-4V demonstrates promising capabilities in dermatological diagnosis and treatment recommendations, particularly in text-based scenarios. However, its performance in image-based diagnosis and integration of multimodal data highlights areas for improvement. The study underscores the potential of AI in augmenting dermatological practice, emphasizing the need for further development, and fine-tuning of such models to ensure their efficacy and reliability in clinical settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».