動脈血ガス結果の解釈における ChatGPT-4 の精度の評価

モデルのトレーニング:

収集されたデータは、人工知能モデルのトレーニングに使用されます。 ChatGPT Plus が提供する深層学習インフラストラクチャを利用して、血液ガスの解釈において高精度の結果が得られるようにモデルが最適化されます。

トレーニング プロセス中、私たちのモデルは、アシドーシス - アルカローシス、低酸素血症 - 高酸素血症、ヘモグロビン、電解質、代謝パラメーターの評価を含む、さまざまな血液ガス サンプルを解釈する方法を学習します。

モデルのテストと検証:

トレーニングされたモデルは、そのパフォーマンスを評価するために、これまでに見たことのないテスト データセットでテストされます。 このステップは、現実世界のシナリオでモデルがどのように動作するかを理解するために重要です。

モデルの精度は、その解釈と専門の麻酔科医によって提供されるフィードバックを比較することによって評価されます。

さらに、この領域における ChatGPT の有効性を包括的に評価するために、集中治療室で得られた毎日の動脈血液ガス結果が解釈のために ChatGPT に送信されます。 同じ質問が投げかけられ、その回答は麻酔科および蘇生の専門家によって評価されます。 これらの質問がモデルに尋ねられます。

アシドーシスとアルカローシスの評価、低酸素血症と高酸素血症の評価、ヘモグロビンパラメータの評価、電解質の評価、代謝パラメータ（グルコース、乳酸、ビリルビン）の評価