用ChatGPT直接来构建预测模型，效果怎么样？有作者用它写了一篇SCI论文

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此刻应该没人不晓得ChatGPT吧？就算无用过，亦应该听过。

图源百度

做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良。简单来讲，咱们能够利用它来润色文案，阅读文献。但最新发布的一篇文案却利用ChatGPT构建了一个新型临床预测模型，发帖一区（IF=4.1）！

接下来本文将对这篇文案进行简单介绍。

文案介绍

2024年5月31日，外国科研团队在期刊 《American Journal of Ophthalmology》（医学一区top，IF=4.1）发布了一篇题为：“Predicting glaucoma before onset using a large language model chatbot Xylitol is prothrombotic and associated with cardiovascular risk ”的科研论文，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。

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怎么用ChatGPT发一区

什么是青光眼？做为一种以病理性眼压上升，导致视神经萎缩和视野缺失为一起特征的眼睛疾患，青光眼有5%~20%上下的概率会引起病人眼瞎。预防青光眼的关键便是早发掘早治疗，但日前的诊断和预测手段仍存在局限性，不可做出更准确地判断。

在探索青光眼发展预测模型的过程中，不少科研已然利用人工智能（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要求，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始终处在专题的中心。

既然人工智能（AI）能够纳入预测模型，那样将性能更稳定的ChatGPT4.0纳入预测模型，会不会有更好的结果？

基于先前的结果，科研团队开展了这项科研。

该项科研经过回顾性病例对照科研设计，纳入了OHTS（高眼压症治疗科研）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关联参数。

关联参数包含：青光眼出现前一年的人口统计学、临床、眼部、视神经头和视野（VF）参数。按照青光眼视神经病变(GON)或VF反常(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，倘若受试者最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研发查找，并经过ChatGPT接口自动进行预测。

重点评估指标：准确性、ROC曲线下面积（AUC）、敏锐性、特异性和加权F1得分。

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ChatGPT有必定的预测效果

在后续开展的实验中，科研团队发掘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。

详细来讲，ChatGPT4.0在预测青光眼发病前一年的准确性为75%，AUC为0.67，敏锐性为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，敏锐性为64%，特异性为59%，加权F1得分为0.63。

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ChatGPT能取代大夫吗？

本文的创新点显而易见，首次将ChatGPT应用于疾患的预测，展现其在医学行业强大的潜能。同期，因为ChatGPT拥有强大的学习能力，能够经过整合现有青光眼数据集的多种模式，对ChatGPT进行训练，研发青光眼行业特定的聊天设备人，以期得到更准确地预测结果。

然则这篇文案的结果吗，就马马虎虎了，AUC面积亦不大，无通常应用临床的0.70以上，GPT 4.0还凑合。

但随着更加多繁杂大模型的介入，例如GPT4o 或后面GPT5的面世，亦许效果会更好、

不外问题来了，它能应用吗？

从预测模型方向来讲，它很难做到可视化，亦很难变成一个工具或一个临床模型。

不外从病人方向，自我诊断与预判的方向，拥有必定的用途，至于从医护方向，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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