Anhand einer Studie wurde untersucht, ob ChatGPT-4o kindliche Entwicklungsstörungen identifizieren kann. Verschiedene Promptingmethoden und traditionelle Beurteilungsverfahren wurden miteinander verglichen.
Traditionell oder mit KI?
Bisherige Verfahren zur Bewertung der kindlichen Entwicklung wie der Bayley Scales of Infant and Toddler Development (BSID-III) sind sehr zeitintensiv. Wissenschaftler aus Thailand stellten sich daher die Frage, ob ChatGPT-4o Entwicklungsstörungen identifizieren kann.
Dazu verwendeten die Studienautoren frühere Patientenfälle und gaben die Daten anhand zwei unterschiedlicher Promptingmethoden in ChatGPT ein. Beim direkten Prompting verfassten sie einen Prompt mit Patienteninformationen basierend auf Angaben der Eltern, während sie beim sequenziellen Prompting ähnlich einer persönlichen Interaktion fortlaufend Daten eingaben. Außerdem wurden beim sequenziellen Prompting altersspezifische Fragen aus der klinischen Praxis verwendet.
Genauigkeit vergleichbar
106 Patientenfälle mit Kindern im Alter von 4 bis 42 Monaten wurden retrospektiv untersucht. In der Auswertung zeigte ChatGPT eine vergleichbare Genauigkeit bei der Identifizierung von Entwicklungsstörungen wie die etablierten Verfahren Ages and Stages Questionnaires (ASQ) und Parents’ Evaluation of Developmental Status (PEDS). Vorteil von ChatGPT war eine automatische Alterskorrektur bei Frühgeborenen, die die Genauigkeit der Beurteilung bei den Frühchen erhöhte. Bei den beiden Promptingmethoden zeigte das direkte Prompting eine höhere Sensitivität bei potenziellen Entwicklungsstörungen, während das sequenzielle Prompting spezifischer war.
Nun bleibt abzuwarten, wie sich ChatGPT in Echtzeit in klinischen Szenarien bewährt und in klinische Workflows integrieren lässt.
Quelle
Traipidok P, et al. Evaluating ChatGPT-4omni in paediatric developmental screening: direct versus sequential prompts. BMJ Paediatr Open 2025;9:e002809. doi:10.1136/bmjpo-2024-002809
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