Key points are not available for this paper at this time.
الهدف: أصبح للمرضى الآن وصول مباشر إلى تقارير الأشعة الخاصة بهم، والتي يمكن أن تتضمن مصطلحات معقدة وتكون صعبة الفهم. قمنا بتقييم قدرة ChatGPT على إنشاء تقارير موجزة عن التصوير بالرنين المغناطيسي لمرضى سرطان البروستاتا وتقييم رضا الأطباء عن التقرير الموجز باستخدام الذكاء الصناعي (AI). الطرق: استخدمنا ChatGPT لتلخيص خمس تقارير كاملة عن التصوير بالرنين المغناطيسي لمرضى سرطان البروستاتا التي أجريت في مؤسسة واحدة من 2021 إلى 2022. تم إنشاء ثلاثة تقارير موجزة لكل تقرير رنين مغناطيسي كامل. تم تقييم تقارير الرنين المغناطيسي الكاملة والموجزة من حيث قابلية القراءة باستخدام درجة فليتش-كينكايد. وتمت مطالبة أطباء الأشعة بالإشعاع بتقييم التقارير الملخصة بواسطة AI عبر استبيان مجهول. تم إعطاء استجابات نوعية على مقياس ليكرت من 1-5. تم تقييم 50 تصويرًا بالرنين المغناطيسي لمريض جديد تم تشخيصه بسرطان البروستاتا في مؤسسة واحدة أيضًا لمعدلات استجابة الأطباء عبر المنصة الإلكترونية. النتائج: < 0.05)، على التوالي. استجاب اثنا عشر طبيب أشعة للإشعاع لاستبياننا. كانت متوسط تقييمات SD للتقارير الموجزة تتضمن دقة الحقائق (4.0 0.6، الفهم 4.0 0.7)، الاكتمال (4.1 0.5)، الإمكانية لإحداث ضرر (3.5 0.9)، الجودة العامة (3.4 0.9)، واحتمالية الإرسال إلى المريض (3.1 1.1). كانت معدلات استجابة الأطباء عبر المنصة الإلكترونية 14/50 (28%) في مؤسستنا. الاستنتاجات: نوضح تطبيقًا جديدًا لـ ChatGPT لتلخيص تقارير التصوير بالرنين المغناطيسي بمستوى قراءة مناسب للمرضى. من المرجح أن يكون الأطباء راضين عن التقارير الموجزة من حيث دقة الحقائق وسهولة الفهم والاكتمال. كان الأطباء أقل احتمالًا للرضا فيما يتعلق بالإمكانية لإحداث ضرر والجودة العامة واحتمالية الإرسال إلى المرضى. هناك حاجة لمزيد من البحث لتحسين قدرة ChatGPT على تلخيص تقارير الأشعة وفهم العوامل التي تؤثر على ثقة الأطباء في التقارير الملخصة باستخدام الذكاء الصناعي.
أجرى تشونغ وآخرون (Sun) دراسة لهذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: