ChatGPT diagnostic evaluation in the analysis of discharge notes for dengue cases
Keywords:
Dengue cases, ChatGPT, Deep learning, Artificial intelligence, Natural language processingAbstract
Introduction: Research is an intellectual and experimental process that allows for the study and identification of specific events. Currently, artificial intelligence (AI) stands out as a revolutionary tool that provides new perspectives, especially in the healthcare field, offering advances in classification, speed, and accuracy in research.
Objective: To evaluate the operational utility and diagnostic efficacy of ChatGPT in processing hospital discharge notes for dengue cases.
Material and method: An observational and descriptive analysis was conducted from August to September 2024, where 50 discharge medical notes were selected from a total of 400 dengue cases from the period from January 2023 to June 2024. The analysis was performed through the notes captured in a virtual format where, previously prepared, they were gathered in a document with the filtered information. And they were placed in the ChatGPT model interface for analysis.
Results: Significant efficiency and speed were observed in the analysis of discharge notes due to the specificity of the instructions during the manual training and preparation of the AI. This allowed for the automation of the recognition of key medical criteria patterns in a single analysis.
Conclusions: The use of ChatGPT proved to be an efficient resource that allowed for faster and more effective analysis of medical discharge notes.
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