Can the large language model <scp>ChatGPT</scp> ‐4omni predict outcomes in adult patients with status epilepticus?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Large language models (LLMs) have recently gained attention for clinical decision-making and diagnosis. This study evaluates the performance of the recently updated LLM Chat Generative Pre-Trained Transformer-4omni (ChatGPT-4o) in predicting clinical outcomes in patients with status epilepticus and compares its prognostic performance to the Status Epilepticus Severity Score (STESS). METHODS: This retrospective single-center cohort study was performed at the University Hospital Basel (tertiary academic medical center) from January 2005 to December 2022. It included consecutive adult patients (≥18 years of age) with a diagnosis of status epilepticus. The primary outcome was survival at hospital discharge, and the secondary outcome was return to premorbid neurological function at hospital discharge. The performance characteristics of ChatGPT4-o (sensitivity, specificity, Youden Index) were evaluated and compared to those of the STESS. RESULTS: Of 760 patients, 689 patients (90.7%) survived to discharge, and 317 survivors (41.7%) regained their premorbid neurological function at discharge. ChatGPT-4o predicted survival in 567 of 760 patients (74.6%), of which 45 died. ChatGPT-4o predicted death in 193 of 760 patients (25.4%), of which 167 survived, resulting in a sensitivity of 75.8% and a specificity of 36.6% (Youden Index 0.12, 95% confidence interval [CI] 0-.28) for predicting survival. ChatGPT-4o predicted return to premorbid neurologic function in 249 of 760 patients (32.8%), of which 112 did not return to their premorbid neurological function. ChatGPT-4o predicted no return to premorbid function in 511 of 760 patients (67.2%), of which 180 returned to their premorbid function, resulting in a sensitivity of 43.2% and a specificity of 74.7% (Youden Index .12, 95% CI .08-.28) for predicting return to premorbid neurological function. There was no difference in the prognostic performance of ChatGPT-4o and the STESS. A second round of prompting did not increase the predictive performance of ChatGPT-4o. SIGNIFICANCE: ChatGPT-4o unreliably predicts outcomes in patients with status epilepticus. Clinicians should refrain from using ChatGPT-4o for prognostication in these patients.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».