淋巴水肿诊断与治疗 (CDTL)

在临床实践中，下肢肿胀的鉴别诊断仍然具有挑战性，因为淋巴水肿、脂肪水肿和外周静脉疾病常表现出相似特征。因此，我们开发了LymphedemaGPT，这是一个基于GPT-5的临床助手，旨在帮助从业者应对这些诊断复杂性。

LymphedemaGPT旨在分析结构化患者数据以提取临床摘要，呈现可能的诊断及其百分比概率，创建鉴别诊断表，建议额外诊断测试，并生成基于证据的治疗计划。

除了Sleigh BC & Manna B（2023）和Rockson方法外，LymphedemaGPT的响应基于上传至系统的七篇科学出版物。由于这种资源整合，该模型能够根据当前指南和科学出版物，提供更可靠、一致且符合循证医学原则的建议。

应用了广泛的提示工程技术来优化LymphedemaGPT的诊断和治疗准确性。

该模型被编程为优先进行询问阶段，直到确认诊断。在初始响应中，仅询问结构化的病史问题，收集足够信息后，启动系统分析和治疗计划。响应流程设计如下：（1）病史收集，（2）初步评估，（3）额外询问（如有必要），以及（4）获得足够数据后的系统分析和治疗计划。

以下患者数据以结构化格式呈现给LymphedemaGPT：

人口统计数据：年龄、性别、身高、体重 病史：其他疾病、使用药物、习惯（吸烟、饮酒） 主诉特征：发病时间、受累区域、症状（疼痛、沉重感、麻木、刺痛、僵硬、活动受限、无力等） 体格检查结果：Stemmer征、抬高时肿胀变化、皮肤表现 病史：感染史、手术史、恶性肿瘤史（放疗、化疗、淋巴结清扫、癌症类型） 影像学：多普勒超声和淋巴闪烁显像结果（如有）

要求LymphedemaGPT按照以下12部分标准格式响应：（1）临床摘要，（2）可能诊断（百分比概率），（3）鉴别诊断，（4）推荐诊断测试，（5）治疗计划，（6）患者教育和随访，（7）危险信号，（8）参考文献，（9）证据级别和置信度评分，（10）伦理说明，（11）数据摘要（JSON/CSV），以及（12）分析时间戳。

LymphedemaGPT的性能由经验丰富的医生根据以下八项标准评估：

1. 临床摘要的准确性和充分性
2. 主要诊断的准确性
3. 鉴别诊断表的准确性
4. 推荐诊断测试的适当性
5. 治疗计划与当前指南的一致性
6. 压力等级/运动-饮食建议的适当性
7. 危险信号的充分性
8. 整体临床实用性

每项标准使用5点李克特量表评分：5 = 优秀/完全适合，4 = 良好/显著适合，3 = 中等/部分适合，2 = 差/不充分，1 = 非常差/不适合。每个病例的最高分为40分（8项标准 × 5分），最低分为8分。

两名经验丰富的医生独立进行了评估。评估者是物理医学与康复专家，在淋巴水肿和脂肪水肿管理方面经验丰富，他们独立进行了评分。