Des modèles d'intelligence artificielle (IA) tels que Chatgpt sont conçus pour traiter rapidement les données. Using the AI ChatGPT-4 platform to extract and analyze specific data points from the Magnetic Resonance Imaging (MRI) and computed tomography (CT) scans of patients with pancreatic cysts, researchers found near-perfect accuracy when compared directly against the manual approach of chart review performed by radiologists, according to a study published in theJournal de l'American College of Surgeons(Jacs).
ChatGPT-4 est une approche beaucoup plus efficace, est rentable et permet aux chercheurs de se concentrer sur l'analyse des données et l'assurance qualité plutôt que sur le processus de révision du graphique après le graphique. Notre étude a établi que cette approche d'IA était essentiellement aussi précise que l'approche manuelle, qui est l'étalon-or. »
Kevin C. Soares, MD, MS, coauteur d'étude, chirurgien du cancer de l'hépatopancréatobiliaire au Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York City
Using an existing database of nearly 1,000 adult patients with pancreatic lesions under surveillance between 2010 and 2024 at Memorial Sloan Kettering Cancer Center in New York City, ChatGPT-4 was deployed to identify nine clinical variables used to monitor cyst progression: cyst size, main pancreatic duct size, number of lesions, main pancreatic duct dilation, branch duct dilation, presence of solid component, Lésion calcifique, atrophie pancréatique et pancréatite. Les kystes pancréatiques sont courants et nécessitent une surveillance continue car certains se développent en cancer et nécessitent une intervention chirurgicale.
Les chercheurs ont évalué la capacité de ChatGPT-4 à identifier et à classer ces neuf facteurs associés à un risque accru de dysplasie et de cancer. Une base de données institutionnelle sur les kystes institutionnels annotée manuellement a été utilisée comme norme de comparaison.
Conclusions clés
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ChatGPT-4 a extrait avec succès des variables cliniques à haute précision. Le taux de précision variait de 97% pour un composant solide, une variable à haut risque, à 99% pour les lésions calciques.
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La précision était de 92% pour la taille du kyste et de 97% pour la taille des canaux pancréatiques principaux, d'autres variables à haut risque qui peuvent indiquer le cancer et nécessiter une résection chirurgicale, une biopsie ou une échographie endoscopique.
« L'IA peut nous aider à étendre la recherche médicale et à améliorer les résultats des patients », a déclaré le Dr Soares. « La question que l'on me pose le plus souvent est: » Quelle est la chance que ce kyste va se transformer en cancer? » Nous avons maintenant un moyen efficace de regarder les scans IRM et CT de milliers de patients et de donner une meilleure réponse à nos patients.
Bien qu'il s'agisse d'une étude de preuve de concept, à l'avenir, les auteurs de l'étude disent qu'ils aimeraient utiliser l'IA pour étendre le nombre de questions de recherche qu'ils posent pour améliorer les soins aux patients.
« Il y a beaucoup d'intérêt à comprendre si l'IA peut prédire qui va développer un cancer. Il est important de comprendre qui progresse et pourquoi, nous avons donc une meilleure chance de adapter la surveillance », a déclaré le Dr Soares. « Nous voulons limiter le nombre de visites de patients, les coûts de l'industrie des soins de santé et, finalement, fournir une approche personnalisée plutôt que taille unique de la surveillance. »
Les chercheurs avertissent que l'étude n'a utilisé qu'une seule source d'IA, ChatGPT-4 et les résultats sont limités aux données utilisées. L'IA ne peut fonctionner qu'avec les informations qui lui sont remises. Ces limitations peuvent réduire l'applicabilité plus large des résultats.
Les coauteurs sont Ankur P. Choubey, MD, MPH; Emanuel Eguia, MD, MS; Alexander Hollingsworth, MS; Subrata Chatterjee, PhD; Remo Alessandris, MD; Misha T. Armstrong, MD, MPH; Emily Manin, MD; Lily V. Saadat, MD; Jennifer Flood, MSN; Avijit Chatterjee, PhD; Vinod P. Balachandran, MD, FACS; Jeffrey A. Drebin, MD, PhD, FACS; T. Peter Kingham, MD, FACS; Michael I. D'Angelica, MD, FACS; William R. Jarnagin, MD, FACS; Alice C. Wei, MD, MSc, FACS; Vineet S. Rolston, MD; Mark A. Schattner, MD; et Richard KG DO, MD, PhD.
