MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1038/s41746-024-01181-x

Медицинская библиотека · NPJ digital medicine · 2024

Large language models outperform mental and medical health care professionals in identifying obsessive-compulsive disorder.

Kim Jiyeong, Leonte Kimberly G, Chen Michael L, Torous John B, Linos Eleni, Pinto Anthony, Rodriguez Carolyn I

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Despite the promising capacity of large language model (LLM)-powered chatbots to diagnose diseases, they have not been tested for obsessive-compulsive disorder (OCD). We assessed the diagnostic accuracy of LLMs in OCD using vignettes and found that LLMs outperformed medical and mental health professionals. This highlights the potential benefit of LLMs in assisting in the timely and accurate diagnosis of OCD, which usually entails a long delay in diagnosis and treatment.

Для цитирования: Kim Jiyeong, Leonte Kimberly G, Chen Michael L, Torous John B, Linos Eleni, Pinto Anthony, Rodriguez Carolyn I. Large language models outperform mental and medical health care professionals in identifying obsessive-compulsive disorder.. NPJ digital medicine. 2024. DOI: 10.1038/s41746-024-01181-x.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.