Recommendations for initial diabetic retinopathy screening of diabetic patients using large language model-based artificial intelligence in real-life case scenarios
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：オリジナル論文
掲載誌：International Journal of Retina and Vitreous
本研究の背景と関連研究：本研究は、糖尿病網膜症（DR）のスクリーニングにおける人工知能（AI）の役割を研究しています。糖尿病は世界的な流行病であり、さまざまな合併症を引き起こします。糖尿病関連の血管合併症は通常数年後に発症し、特に中所得および低所得国の多くの人々は年に一度の糖尿病診断を受けていません。このため、早期のDRスクリーニングが重要です。関連研究では、AIを使用してDRのスクリーニングにおけるリスク要因の特定やスクリーニングのタイミングの推奨を行っています。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、クリニシャンと大規模言語モデル（LLM）ベースのAIプラットフォームの意見に基づいて、新たに発見された糖尿病患者のDRスクリーニングのためのキーリスク要因を特定し、推奨を開発することです。AIを使用したDRスクリーニングの重要性は、早期の糖尿病診断患者のスクリーニングにおいてAIが重要な役割を果たす可能性があることにあります。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、5人のクリニシャンと3つのAIアプリケーションに、20のAI生成の架空のケースシナリオを与え、DRスクリーニングのタイミングを評価しました。クリニシャン、AIプラットフォーム、および「多数のクリニシャンの回答」（クリニシャンが提供した同一の回答の最大数）と「多数のAIプラットフォーム」（3つの異なるAIの中で同一の回答の最大数）の間の一致率を計算しました。リスク要因の重症度に応じてスコアリングを行いました。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、DRスクリーニングのための新しいスクリーニングスコアを開発するために、クリニシャンとLLMベースのAIプラットフォームの意見を組み合わせてキーリスク要因を特定しました。スクリーニングスコアは、リスク要因に応じて3点、2点、および1点を与え、累積スクリーニングスコアを計算してカテゴリを割り当てました。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、クリニシャン、AIプラットフォーム、および「多数のクリニシャンの回答」と「多数のAIプラットフォーム」の間で公正な一致率があることが示されました。また、スクリーニングスコアを使用してリスク要因を評価し、スクリーニングのタイミングを推奨しました。しかし、本研究の有効性を確認するためには、将来の研究が必要です。
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