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Large Language Models Artificial Intelligence in Plastic Surgery: Postoperative Documentation Using Large Language Models
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PRE
AI
DOI：10.1055/a-2721-9672.png)
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摘要
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背景 基于语言的人工智能（AI）模型为优化临床工作流程提供了新的机会。一个有前景的应用在于手外科和整形外科术后文档的自动化——具体包括手术编码和术后护理计划的制定。本研究旨在评估AI模型在手外科和整形外科手术中生成术后文档的性能。
方法 将四份标准化手术报告（代表常见的整形外科干预措施）提交给ChatGPT o3。该模型被提示生成手术编码并提出适当的术后护理建议。编码输出根据准确性和完整性进行评估，而术后计划由三位认证整形外科医师根据预设标准——正确性、完整性和整体质量——在10分李克特量表（1=非常差，10=优秀）上进行评估。任务完成时间以秒为单位记录。
结果 AI模型实现了92.86±14.29%的平均编码准确率和90.28±11.45%的完整性评分。术后护理建议的平均评分为完整性7.33±2.10、正确性8.66±0.98、整体质量7.83±1.53。手术编码所需的平均时间为143.75±46.61秒，而术后规划需要24.25±11.35秒。
结论 AI模型在手外科和整形外科领域自动化术后文档方面显示出有前景的结果。其高编码准确率、临床相关的建议和快速处理能力使其特别适用于标准化流程。然而，专家审核仍然是必不可少的。
Keyword:
ChatGPT
artificial intelligence
postoperative documentation
Coding
artificial intelligence
postoperative documentation
Coding
期刊
H
IF:
0.6
论文数:
50
被引数:
659
机构
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