Диагностика и лечение лимфедемы (CDTL)

Дифференциальная диагностика отека нижних конечностей остается проблематичной в клинической практике, поскольку лимфедема, липедема и заболевания периферических вен часто проявляются схожими признаками. Поэтому мы разработали LymphedemaGPT, клинического ассистента на основе GPT-5, предназначенного для помощи практикующим врачам в решении этих диагностических сложностей.

LymphedemaGPT был разработан для анализа структурированных данных пациента с целью извлечения клинических сводок, представления возможных диагнозов с процентными вероятностями, создания таблиц дифференциальной диагностики, предложения дополнительных диагностических тестов и формирования планов лечения на основе доказательной медицины.

Ответы LymphedemaGPT основаны на семи научных публикациях, загруженных в систему, в дополнение к подходам Sleigh BC & Manna B (2023) и Rockson. Благодаря этой интеграции ресурсов модель может предоставлять более надежные и последовательные рекомендации, соответствующие принципам доказательной медицины на основе текущих руководств и научных публикаций.

Для оптимизации диагностической и терапевтической точности LymphedemaGPT были применены обширные техники инженерии промптов.

Модель запрограммирована на приоритизацию фазы опроса до подтверждения диагноза. В начальных ответах задавались только структурированные вопросы анамнеза, а после сбора достаточной информации инициировались систематический анализ и планирование лечения. Поток ответов был разработан следующим образом: (1) сбор анамнеза, (2) предварительная оценка, (3) дополнительные вопросы (при необходимости) и (4) систематический анализ и планирование лечения при получении достаточных данных.

Следующие данные пациента были представлены LymphedemaGPT в структурированном формате:

Демографические данные: Возраст, пол, рост, вес Медицинский анамнез: Сопутствующие заболевания, принимаемые лекарства, привычки (курение, алкоголь) Характеристики жалоб: Время начала, пораженная область, симптомы (боль, тяжесть, онемение, покалывание, скованность, ограничение движений, слабость и т.д.) Данные физикального обследования: Признак Стеммера, изменение отека при подъеме, кожные проявления Анамнез заболеваний: История инфекций, история операций, история злокачественных новообразований (лучевая терапия, химиотерапия, лимфаденэктомия, тип рака) Визуализация: Результаты допплеровской ультрасонографии и лимфосцинтиграфии, если доступны

От LymphedemaGPT требовалось отвечать в следующем 12-частном стандартном формате: (1) Клиническая сводка, (2) Возможные диагнозы (% вероятность), (3) Дифференциальная диагностика, (4) Рекомендуемые диагностические тесты, (5) План лечения, (6) Обучение пациента и наблюдение, (7) Тревожные признаки, (8) ссылки, (9) Уровень доказательности и оценка достоверности, (10) Этическое примечание, (11) Сводка данных (JSON/CSV) и (12) Метка времени анализа.

Производительность LymphedemaGPT оценивалась опытными врачами на основе следующих восьми критериев:

1. Точность и адекватность клинической сводки
2. Точность первичного диагноза
3. Точность таблицы дифференциальной диагностики
4. Соответствие рекомендуемых диагностических тестов
5. Согласованность плана лечения с текущими руководствами
6. Адекватность рекомендаций по классу компрессии/упражнениям-диете
7. Адекватность тревожных признаков
8. Общая клиническая полезность

Каждый критерий оценивался по 5-балльной шкале Лайкерта: 5 = отлично/полностью подходит, 4 = хорошо/значительно подходит, 3 = умеренно/частично подходит, 2 = плохо/неадекватно и 1 = очень плохо/не подходит. Максимальный балл для каждого случая составлял 40 (8 критериев × 5 баллов), а минимальный балл — 8.

Два опытных врача независимо провели оценку. Оценщиками были специалисты по физической и реабилитационной медицине, имеющие опыт ведения лимфедемы и липедемы, и они независимо проводили оценку.