Tăng cường phát hiện rối loạn sử dụng opioid tại khoa cấp cứu: So sánh giữa kiểu hình có cấu trúc và mô hình ngôn ngữ lớn

Điểm nổi bật

  • Một kiểu hình có thể tính toán dựa trên quy tắc và một mô hình ngôn ngữ lớn (ChatGPT 4.1) đã được đánh giá trong việc nhận diện rối loạn sử dụng opioid (Opioid Use Disorder, OUD) trong dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (Electronic Health Record, EHR) tại khoa cấp cứu (Emergency Department, ED).
  • Cả hai phương pháp đều cho thấy độ chính xác chẩn đoán cao, với giá trị dự báo âm tính cao và độ nhạy vào khoảng 80%.
  • Mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện độ đặc hiệu cao hơn có ý nghĩa thống kê và giá trị dự báo dương tính cao hơn, gợi ý số lượng dương tính giả thấp hơn.
  • Cần có xác thực tiến cứu trong các bối cảnh lâm sàng đa dạng để khẳng định khả năng khái quát hóa và tiềm năng tích hợp vào quy trình làm việc tại ED.

Bối cảnh nghiên cứu

Công cụ tính theo chuyên khoa

Xem công cụ tính y khoa

Công cụ tính được hiển thị bằng tiếng Anh.

Dùng để tham khảo lâm sàng, kết hợp với đánh giá chuyên môn.

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

Để lại một bình luận