Rev Bras Oftalmol.2025;84:e0089
Avaliação da acurácia diagnóstica do ChatGPT na emissão de laudos de tomografias de coerência óptica
DOI: 10.37039/1982.8551.20250089
RESUMO
Objetivo:
Avaliar a acurácia diagnóstica do ChatGPT na análise de imagens de tomografia de coerência óptica.
Métodos:
Foram analisadas 300 imagens de tomografia de coerência óptica previamente laudadas por especialistas, avaliadas pelo ChatGPT em três cenários: apenas com a imagem; com dados epidemiológicos adicionais; e com dados clínicos detalhados. Sensibilidade, especificidade e taxa de acurácia foram comparadas entre os cenários, utilizando análises estatísticas apropriadas (p < 0,05).
Resultados:
A acurácia geral foi de 66,33% no cenário sem dados adicionais, 82,33% com dados epidemiológicos e 92,67% com dados clínicos. A sensibilidade para edema macular aumentou de 83,9% (cenário 1) para 100% (cenário 3). Especificidade foi de 100% em todos os cenários. Alterações como membrana epirretiniana e buraco macular apresentaram as menores acurácias, mesmo com dados adicionais (91,5% e 95,4%, respectivamente).
Conclusão:
Os resultados destacam o impacto positivo da integração de dados contextuais no desempenho do ChatGPT, corroborando estudos prévios sobre Inteligência Artificial no diagnóstico médico. Embora promissor, o modelo apresenta limitações na análise de alterações mais complexas e dependência da qualidade dos dados fornecidos. Estudos adicionais são necessários para validar sua aplicação clínica em larga escala.
