Performance of artificial intelligence chatbots in interpreting clinical images of pressure injuries

临床意义 医学 人工智能 计算机科学 内科学
作者
Makoto Shiraishi,Koji Kanayama,Daichi Kurita,Yuta Moriwaki,Mutsumi Okazaki
出处
期刊:Wound Repair and Regeneration [Wiley]
卷期号:32 (5): 652-654 被引量:5
标识
DOI:10.1111/wrr.13189
摘要

Abstract To evaluate the accuracy of AI chatbots in staging pressure injuries according to the National Pressure Injury Advisory Panel (NPIAP) Staging through clinical image interpretation, a cross‐sectional design was conducted to assess five leading publicly available AI chatbots. As a result, three chatbots were unable to interpret the clinical images, whereas GPT‐4 Turbo achieved a high accuracy rate (83.0%) in staging pressure injuries, notably outperforming BingAI Creative mode (24.0%) with statistical significance ( p < 0.001). GPT‐4 Turbo accurately identified Stages 1 ( p < 0.001), 3 ( p = 0.001), and 4 ( p < 0.001) pressure injuries, and suspected deep tissue injuries ( p < 0.001), while BingAI demonstrated significantly lower accuracy across all stages. The findings highlight the potential of AI chatbots, especially GPT‐4 Turbo, in accurately diagnosing images and aiding the subsequent management of pressure injuries.

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