Revisión sistemática de protocolos basados en troponina de alta sensibilidad para confirmar y descartar el infarto agudo de miocardio: una comparación de enfoques tradicionales y asistidos por transformadores generativos preentrenados (GPT)

• John J. Sprockel-Díaz ^[1] ; Juan J. Diaztagle-Fernández ^[2]
  1. [1] Servicio de Medicina Interna, Facultad de Medicina de la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud, Hospital de San José de Bogotá / Instituto de investigaciones de la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud / Unidad de Cuidados Intensivos de la Subred integrada de Servicios de Salud del Sur, Hospital El Tunal
  2. [2] Servicio de Medicina Interna, Facultad de Medicina de la Fundación Universitaria de Ciencias de la Salud, Hospital de San José de Bogotá / Departamento de Ciencias Fisiológicas, Facultad de Medicina, Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá. Bogotá, Colombia
• Localización: Revista Colombiana de Cardiología, ISSN-e 2357-3260, ISSN 0120-5633, Vol. 31, Nº. 6, 2024, págs. 389-396
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Systematic review of high-sensitivity troponin based protocols for rule-out and rule-in acute myocardial infarction: a comparison of traditional and Generative Pre-trained Transformer (GPT)-assisted approaches
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    Resumen Introducción: El riesgo en pacientes con dolor torácico se clasifica utilizando una historia clínica enfocada y una evaluación del riesgo, las vías clínicas de decisión son protocolos para definir riesgo. El procesamiento de lenguaje natural (PLN) permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano. ChatGPT es una nueva arquitectura de red basada en mecanismos de atención. Objetivo: Investigar el potencial de ChatGPT para el procesamiento de lenguaje natural seleccionando artículos dentro de una revisión sistemática y utilizando ChatGPT para asistir en la escritura de un artículo. Método: Sobre una revisión sistemática de la literatura previa para evaluar la precisión diagnóstica de protocolos basados en troponina para el alta temprana de pacientes con sospecha de infarto, se le encomendó a ChatGPT la tarea de seleccionar artículos mediante la revisión de sus títulos, resúmenes y textos completos. Los resultados se compararon con los de la búsqueda original. Los documentos se ingresaron en la plataforma chatpdf.com bajo estricta supervisión. Resultados: De 3.509 estudios identificados, tres artículos se seleccionaron para su inclusión en la revisión sistemática por ChatGTP: el HEART Pathway, una comparación del ADAPT de 2 horas vs. el HEART Pathway, y el RAPID-TnT. Representaron el 60% de los cinco artículos identificados en la revisión original. Conclusión: El presente trabajo muestra el potencial valor de ChatGPT en la ayuda al proceso de selección de artículos para revisiones sistemáticas y para ayudar en la escritura del artículo. No obstante, se requiere una investigación y validación adicionales para confirmar la efectividad de esta tecnología.

  • English

    Abstract Introduction: Chest pain patients’ risk is classified using a focused history and cardiovascular risk assessment, and Clinical Decision Pathways are protocols used to define their risk. Natural Language Processing is a field of computer science that enables computers to understand, interpret, and generate human language. ChatGPT is a new network architecture based on attention mechanisms. Objective: To investigate the potential of ChatGPT for natural language processing by selecting articles within a systematic review and utilizing ChatGPT to assist in writing a paper. Method: Our group conducted a systematic review of the literature to evaluate the diagnostic accuracy of troponin testing for early discharge of patients with suspected acute coronary syndrome. ChatGPT was tasked with selecting articles by screening their titles, abstracts, and full texts. The results obtained were compared with those of the original search. Reference documents were entered into the chatpdf.com platform under strict supervision. Results: The initial screening identified 3509 studies, of which 3 articles were selected for inclusion in the systematic review by ChatGTP: The HEART Pathway randomized trial, a Comparison of the 2-Hour ADAPT vs HEART Pathway, and the RAPID-TnT. These three articles represented 60% of the five articles identified in the original review. Conclusion: The present paper shows the potential value of ChatGPT in aiding the article selection process for systematic reviews and to assist in writing the paper. Nonetheless, further investigation and validation are required to confirm the effectiveness of this technology.