《大型语言模型简化了临床研究的自动机器学习》

作者：Soroosh Tayebi Arasteh, Tianyu Han, Mahshad Lotfinia, Christiane Kuhl, Jakob Nikolas Kather, Daniel Truhn, Sven Nebelung

摘要：

• • 背景：机器学习（ML）在人工智能领域推动了进步，即将改变医学研究和实践，特别是在诊断和预后预测方面。然而，开发、实施和验证这些模型的复杂性使它们对大多数临床医生和医学研究者不可及。我们探索了 ChatGPT 高级数据分析（ADA），一种基于 GPT-4 的大型语言模型（LLM），在简化复杂数据分析方面的潜力和有效性。

  • 方法：我们收集了来自不同医学专业的四个大型临床试验的真实世界数据集和研究细节，呈现给 ChatGPT ADA，不提供特定的指导。ChatGPT ADA 自主地开发了基于原始研究训练数据的最先进的 ML 模型，以预测诸如癌症发展、癌症进展、疾病并发症或生物标志物等临床结果，如致病基因序列等。

  • 结果：与原始研究的 ML 模型进行头对头比较，发现 ChatGPT ADA 制作的 ML 模型在传统的性能指标方面没有显著差异（p ≥ 0.072）。惊人的是，ChatGPT ADA 制作的 ML 模型通常优于它们的对应模型。此外，ChatGPT ADA 还能提供模型可解释性的指标，帮助用户理解模型的预测逻辑和重要特征。

  • 结论：ChatGPT ADA 提供了一个有前途的途径，通过简化复杂的数据分析，使 ML 在医学中民主化，但应该增强而不是取代专业的培训和资源，以促进医学研究和实践中的更广泛应用。

    这篇文章的主要贡献是：

• 展示了ChatGPT ADA的潜力：这是一个基于GPT-4的大型语言模型，可以用自然语言指令来执行复杂的机器学习分析，无需专业的数据科学知识或指导。

• 验证了ChatGPT ADA的有效性和可靠性：使用四个不同领域的临床试验数据集，与原始研究中的手工制作的机器学习模型进行了比较，发现ChatGPT ADA选择的模型在性能指标上没有显著差异，甚至有时优于原始模型。

• 探索了ChatGPT ADA的可解释性和透明度：使用SHAP分析来量化每个特征对模型预测的贡献，发现ChatGPT ADA能够成功地识别和合理地量化各个临床试验中最有影响力的特征。

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