Prediction of outcomes after cardiac arrest by a generative artificial intelligence model
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To investigate the prognostic accuracy of a non-medical generative artificial intelligence model (Chat Generative Pre-Trained Transformer 4 - ChatGPT-4) as a novel aspect in predicting death and poor neurological outcome at hospital discharge based on real-life data from cardiac arrest patients. Methods: This prospective cohort study investigates the prognostic performance of ChatGPT-4 to predict outcomes at hospital discharge of adult cardiac arrest patients admitted to intensive care at a large Swiss tertiary academic medical center (COMMUNICATE/PROPHETIC cohort study). We prompted ChatGPT-4 with sixteen prognostic parameters derived from established post-cardiac arrest scores for each patient. We compared the prognostic performance of ChatGPT-4 regarding the area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and likelihood ratios of three cardiac arrest scores (Out-of-Hospital Cardiac Arrest [OHCA], Cardiac Arrest Hospital Prognosis [CAHP], and PROgnostication using LOGistic regression model for Unselected adult cardiac arrest patients in the Early stages [PROLOGUE score]) for in-hospital mortality and poor neurological outcome. Results: Mortality at hospital discharge was 43% (n = 309/713), 54% of patients (n = 387/713) had a poor neurological outcome. ChatGPT-4 showed good discrimination regarding in-hospital mortality with an AUC of 0.85, similar to the OHCA, CAHP, and PROLOGUE (AUCs of 0.82, 0.83, and 0.84, respectively) scores. For poor neurological outcome, ChatGPT-4 showed a similar prediction to the post-cardiac arrest scores (AUC 0.83). Conclusions: ChatGPT-4 showed a similar performance in predicting mortality and poor neurological outcome compared to validated post-cardiac arrest scores. However, more research is needed regarding illogical answers for potential incorporation of an LLM in the multimodal outcome prognostication after cardiac arrest.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».