Large Language Models for Pediatric Differential Diagnoses in Rural Health Care: Multicenter Retrospective Cohort Study Comparing GPT-3 With Pediatrician Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rural health care providers face unique challenges such as limited specialist access and high patient volumes, making accurate diagnostic support tools essential. Large language models like GPT-3 have demonstrated potential in clinical decision support but remain understudied in pediatric differential diagnosis. Objective: This study aims to evaluate the diagnostic accuracy and reliability of a fine-tuned GPT-3 model compared to board-certified pediatricians in rural health care settings. Methods: This multicenter retrospective cohort study analyzed 500 pediatric encounters (ages 0-18 years; n=261, 52.2% female) from rural health care organizations in Central Louisiana between January 2020 and December 2021. The GPT-3 model (DaVinci version) was fine-tuned using the OpenAI application programming interface and trained on 350 encounters, with 150 reserved for testing. Five board-certified pediatricians (mean experience: 12, SD 5.8 years) provided reference standard diagnoses. Model performance was assessed using accuracy, sensitivity, specificity, and subgroup analyses. Results: The GPT-3 model achieved an accuracy of 87.3% (131/150 cases), sensitivity of 85% (95% CI 82%-88%), and specificity of 90% (95% CI 87%-93%), comparable to pediatricians' accuracy of 91.3% (137/150 cases; P=.47). Performance was consistent across age groups (0-5 years: 54/62, 87%; 6-12 years: 47/53, 89%; 13-18 years: 30/35, 86%) and common complaints (fever: 36/39, 92%; abdominal pain: 20/23, 87%). For rare diagnoses (n=20), accuracy was slightly lower (16/20, 80%) but comparable to pediatricians (17/20, 85%; P=.62). Conclusions: This study demonstrates that a fine-tuned GPT-3 model can provide diagnostic support comparable to pediatricians, particularly for common presentations, in rural health care. Further validation in diverse populations is necessary before clinical implementation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».