Lymfödemdiagnos och behandling (CDTL)

Differentiell diagnostik av svullnad i nedre extremiteterna förblir problematisk i klinisk praxis, eftersom lymfödem, lipödem och perifer venös sjukdom ofta presenterar sig med liknande kännetecken. Därför utvecklade vi LymphedemaGPT, en GPT-5-baserad klinisk assistent utformad för att hjälpa praktiker att navigera i dessa diagnostiska komplexiteter.

LymphedemaGPT utformades för att analysera strukturerad patientdata för att extrahera kliniska sammanfattningar, presentera möjliga diagnoser med procentuella sannolikheter, skapa differentialdiagnostiska tabeller, föreslå ytterligare diagnostiska tester och generera evidensbaserade behandlingsplaner.

LymphedemaGPT:s svar baseras på sju vetenskapliga publikationer som laddats upp till systemet, utöver Sleigh BC & Manna B (2023) och Rockson-metoderna. På grund av denna resursintegration kan modellen ge mer pålitliga och konsekventa rekommendationer i linje med evidensbaserad medicins principer baserat på aktuella riktlinjer och vetenskapliga publikationer.

Omfattande prompttekniker tillämpades för att optimera LymphedemaGPT:s diagnostiska och terapeutiska noggrannhet.

Modellen är programmerad att prioritera frågefasen tills en diagnos bekräftas. I de inledande svaren ställdes endast strukturerade anamnesfrågor, och efter att tillräcklig information samlats in initierades systematisk analys och behandlingsplanering. Svarsflödet utformades enligt följande: (1) anamnesinsamling, (2) preliminär bedömning, (3) ytterligare frågor (om nödvändigt) och (4) systematisk analys och behandlingsplanering när tillräckliga data erhölls.

Följande patientdata presenterades för LymphedemaGPT i strukturerat format:

Demografiska data: Ålder, kön, längd, vikt Medicinsk historia: Ytterligare sjukdomar, använda läkemedel, vanor (rökning, alkohol) Besvärskarakteristika: Tidpunkt för debut, drabbat område, symtom (smärta, tyngdkänsla, domningar, stickningar, stelhet, begränsad rörlighet, svaghet etc.) Fysiska undersökningsfynd: Stemmers tecken, svullnadsförändring vid höjning, hudfynd Medicinsk historia: Tidigare infektioner, kirurgisk historia, malignitetshistoria (strålbehandling, kemoterapi, lymfknutssektion, cancertyp) Bilddiagnostik: Dopplerultraljud och lymfscintigrafi-resultat, om tillgängliga

LymphedemaGPT ombads svara i följande 12-delade standardformat: (1) Klinisk sammanfattning, (2) Möjliga diagnoser (% sannolikhet), (3) Differentialdiagnos, (4) Rekommenderade diagnostiska tester, (5) Behandlingsplan, (6) Patientutbildning och uppföljning, (7) Varningssignaler, (8) referenser, (9) Evidensnivå och konfidenspoäng, (10) Etisk not, (11) Datasammanfattning (JSON/CSV) och (12) Analys tidsstämpel.

LymphedemaGPT:s prestanda utvärderades av erfarna läkare baserat på följande åtta kriterier:

1. Noggrannhet och lämplighet av klinisk sammanfattning
2. Noggrannhet av primärdiagnos
3. Noggrannhet av differentialdiagnostisk tabell
4. Lämplighet av rekommenderade diagnostiska tester
5. Överensstämmelse av behandlingsplan med aktuella riktlinjer
6. Lämplighet av kompressionsklass/tränings-kostrekommendationer
7. Tillräcklighet av varningssignaler
8. Övergripande klinisk användbarhet

Varje kriterium poängsattes med en 5-gradig Likertskala: 5 = utmärkt/helt lämplig, 4 = bra/väsentligen lämplig, 3 = måttlig/delvis lämplig, 2 = dålig/otillräcklig och 1 = mycket dålig/olämplig. Maxpoäng för varje fall var 40 (8 kriterier × 5 poäng) och minimipoängen var 8.

Två erfarna läkare utförde utvärderingen oberoende av varandra. Utvärderarna var specialister i fysikalisk medicin och rehabilitering med erfarenhet av behandling av lymfödem och lipödem, och de utförde poängsättningen oberoende.