在医学诊断领域，人工智能技术的应用正逐渐改变着传统的医疗模式。ChatGPT作为一款强大的语言模型，其在医疗领域的应用也备受关注。那么，ChatGPT在诊断肺结节方面是否靠谱呢？我们通过实测来一探究竟。
ChatGPT在肺结节诊断中的表现准确性令人惊讶
根据Cell子刊上发表的一项研究，基于GPT-4o模型在评估肺结节恶性概率、大小和特征变化方面表现出了较高的准确性。与病理结果相比，其平均准确率达到了0.88。这表明，ChatGPT在分析肺结节的特征和判断其恶性程度方面具有一定的可靠性。
与专业放射科医生的对比
在测量结节大小方面，GPT-4o与放射科医生的手动测量相比，平均组内相关系数为0.91。这说明ChatGPT在结节大小的测量上与专业医生的判断具有较高的一致性。此外，在对结节特征变化的捕捉上，六位放射科医生对GPT-4o的Likert评分中位数为4.17（满分5.00），显示出其在识别结节特征变化方面的能力。
ChatGPT的优势与局限性
优势- 辅助诊断：ChatGPT可以作为医生的辅助工具，帮助医生快速分析和筛选大量的影像数据，提高诊断效率。
- 提供参考意见：在资源有限的地区或医疗条件下，ChatGPT可以为非专业医生提供参考意见，辅助他们做出更准确的诊断。
- 学习与更新：ChatGPT能够不断学习和更新知识，随着数据的积累和模型的优化，其诊断能力有望进一步提升。
- 不能替代专业医生：尽管ChatGPT在诊断肺结节方面表现出色，但它并不能完全替代专业医生的判断。医生的经验和临床知识在综合评估患者病情时仍然至关重要。
- 数据依赖性：ChatGPT的诊断结果依赖于输入的数据质量。如果影像数据不清晰或不完整，可能会影响其诊断的准确性。
- 伦理和法律问题：在医疗领域应用人工智能还涉及到伦理和法律问题，如诊断错误的责任归属等，这些问题需要在实际应用中加以考虑。
在一项针对GPT-4o的实测中，研究人员使用了来自C1、C2、LLCS和NLST四个数据集的患者CT图像。结果表明，GPT-4o在检测肺结节大小和生长/减少方面的准确率分别为85.0%、92.2%、87.1%和86.1%，优于放射科医生的手动测量。此外，GPT-4o在评估肺结节恶性肿瘤方面取得了良好的一致性相关系数（ICC），显示出其在早期肺癌检测和临床管理中的潜力。
使用建议
在使用ChatGPT进行肺结节诊断时，建议医生将其作为一种辅助工具，结合自己的临床经验和判断。同时，患者也应认识到ChatGPT的诊断结果仅供参考，最终的诊断和治疗方案应由专业医生制定。
ChatGPT在肺结节诊断方面展现出了令人惊讶的准确性和可靠性，但其仍有一定的局限性。在实际应用中，应充分发挥其优势，同时注意克服其不足，以更好地服务于医疗诊断工作。
