现在应该没人不知道ChatGPT吧？就算没有用过，也应该听过。
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作为一个大型的自然语言模型，ChatGPT在语言生成和响应方面有着天然的优势。简单来说，我们可以利用它来润色文章，阅读文献。但最新发表的一篇文章却利用ChatGPT构建了一个新型临床预测模型，发文一区（IF=4.1）！
接下来本文将对这篇文章进行简单介绍。
文章介绍
2024年5月31日，外国研究团队在期刊《American Journal of Ophthalmology》（医学一区top，IF=4.1）发表了一篇题为：“Predicting glaucoma before onset using a large language model chatbot Xylitol is prothrombotic and associated with cardiovascular risk ”的研究论文，旨在探索大型语言模型ChatGPT在预测从高眼压症（OHT）发展为青光眼方面的能力。
怎么用ChatGPT发一区
什么是青光眼？作为一种以病理性眼压升高，引起视神经萎缩和视野缺损为共同特征的眼睛疾病，青光眼有5%~20%左右的概率会导致患者失明。预防青光眼的关键就是早发现早治疗，但目前的诊断和预测手段仍存在局限性，不能做出更准确地判断。
在探索青光眼发展预测模型的过程中，不少研究已经利用人工智能（AI）和深度学习（DL）取得了可喜的成果。但这些模型的运行需要特殊的条件，并不适宜大范围开展。而在过去几个月，更新后更稳定、速度更快的ChatGPT4.0一直处于话题的中心。
既然人工智能（AI）可以纳入预测模型，那么将性能更稳定的ChatGPT4.0纳入预测模型，会不会有更好的结果？
基于先前的结果，研究团队开展了这项研究。
该项研究通过回顾性病例对照研究设计，纳入了OHTS（高眼压症治疗研究）数据集中1504名受试者的3008只眼睛，并收集了受试者在青光眼发病前一年内的相关参数。
相关参数包括：青光眼发生前一年的人口统计学、临床、眼部、视神经头和视野（VF）参数。
根据青光眼视神经病变(GON)或VF异常(校正模式标准差<0.05或青光眼半视野测试超出正常范围)的任何体征标记为原发性开角型青光眼(POAG)，以先满足的标准为准。
所有的眼睛在青光眼发病前被标记为“POAG未转化”或“POAG转化”。最后，如果受试者至少有一只眼睛被标记为POAG，则被标记为“转换POAG”，否则被标记为“未转换POAG”。
随后，基于所有参与者的双眼将表格参数转换为文本格式来开发查询，并通过ChatGPT接口自动进行预测。
主要评价指标：准确性、ROC曲线下面积（AUC）、敏感性、特异性和加权F1得分。
ChatGPT有一定的预测效果
在后续开展的试验中，研究团队发现ChatGPT在预测青光眼发病方面展现出较好的性能，其中ChatGPT4.0的预测性能优于ChatGPT3.5。
具体来说，ChatGPT4.0在预测青光眼发病前一年的准确性为75%，AUC为0.67，敏感性为56%，特异性为78%，加权F1得分为0.77；
相比之下，ChatGPT3.5的表现较差，其准确性为61%，AUC为0.62，敏感性为64%，特异性为59%，加权F1得分为0.63。
ChatGPT能取代医生吗？
本文的创新点显而易见，首次将ChatGPT应用于疾病的预测，展现其在医学领域强大的潜力。同时，由于ChatGPT具有强大的学习能力，可以通过整合现有青光眼数据集的多种模式，对ChatGPT进行训练，开发青光眼领域特定的聊天机器人，以期得到更准确地预测结果。
但是这篇文章的结果嘛，就马马虎虎了，AUC面积也不大，没有一般应用临床的0.70以上，GPT 4.0还凑合。
但随着更多复杂大模型的介入，比如GPT4o 或者后面GPT5的问世，也许效果会更好、
不过问题来了，它能应用吗？
从预测模型角度来说，它很难做到可视化，也很难变成一个工具或者一个临床模型。
不过从患者角度，自我诊断与预判的角度，具有一定的用途，至于从医护角度，在临床应用上，还远着呢。当然，今后就难说了
ChatGPT刚更新的时候，各行各业的人都在担心自己的工作被取代。但老郑我想说的是，能取代你的从来不是ChatGPT，而是会用ChatGPT的人！
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