人工智能（AI）模型如ChatGPT被设计用于快速处理数据。研究人员利用AI平台ChatGPT-4，从胰腺囊肿患者的磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）中提取和分析特定数据点，发现其准确性几乎完美，与放射科医生手动审查图表的方法相比毫不逊色。
他们的研究结果发表在《美国外科医师学会杂志》上。
“ChatGPT-4是一种更加高效且具有成本效益的方法，它使研究人员能够专注于数据分析和质量保证，而不是逐个审查图表的过程，”研究合著者、纪念斯隆-凯特琳癌症中心的肝胆胰癌症外科医生Kevin C. Soares博士表示。“我们的研究证明，这种人工智能方法在本质上与手动方法一样准确，而手动方法是金标准。”
研究人员使用纽约纪念斯隆-凯特琳癌症中心于2010年至2024年间收集的近1000名胰腺病变患者的现有数据库，部署ChatGPT-4以识别用于监测囊肿进展的九个临床变量：囊肿大小、主胰管大小、病变数量、主胰管扩张、分支导管扩张、实性成分的存在、钙化病变、胰腺萎缩和胰腺炎。胰腺囊肿很常见，需要持续监测，因为其中一些会发展成癌症并需要手术。
研究人员评估了ChatGPT-4识别和分类这些与发育不良和癌症风险增加相关的九个因素的能力。手动标注的机构囊肿数据库被用作比较标准。
主要发现
- 该研究涉及991名长期监测癌前病变患者的3198次独特的MRI和CT扫描。
- ChatGPT-4成功提取了临床变量，准确率高达97%至99%。其中，对于实性成分（高风险变量）的准确率为97%，对钙化病变的准确率为99%。
- 对于囊肿大小的准确率为92%，主胰管大小的准确率为97%，这些也是可能表明癌症并需要手术切除、活检或内窥镜超声的高风险变量。
Soares博士表示：“人工智能可以帮助我们扩展医学研究并改善患者预后。我最常被问到的问题是，‘这个囊肿发展成癌症的可能性有多大？’我们现在有了一种高效的方法来查看数千名患者的MRI和CT扫描，从而为我们的患者提供更好的答案。这种方法在很大程度上减少了焦虑，帮助患者对治疗决策更有信心。”
尽管这是一项概念验证研究，但研究作者表示，未来他们希望利用人工智能扩展研究问题，以改善患者护理。
“很多人对人工智能是否能预测谁会患癌症很感兴趣。了解谁会进展以及原因非常重要，这样我们才能更好地定制监测方案，”Soares博士说。“我们希望减少患者就诊次数、医疗行业的成本，并最终提供一种定制化而非一刀切的监测方法。”
研究人员警告称，该研究仅使用了一个人工智能来源ChatGPT-4，结果仅限于所使用的数据。人工智能只能基于提供给它的信息进行工作，这些限制可能会降低研究结果的广泛适用性。
更多信息：Ankur P Choubey等人，利用大型语言模型从放射报告中提取和整理胰腺囊肿监测数据，《美国外科医师学会杂志》(2025)。DOI: 10.1097/XCS.0000000000001478
期刊信息：《美国外科医师学会杂志》
提供者：美国外科医师学会
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