LLM-Based Support for Diabetes Diagnosis: Opportunities, Scenarios, and Challenges with GPT-5

📄 arXiv: 2509.21450v1 📥 PDF

作者: Gaurav Kumar Gupta, Nirajan Acharya, Pranal Pande

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

利用GPT-5辅助糖尿病诊断，提升临床决策支持与患者理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 糖尿病诊断 大型语言模型 GPT-5 临床决策支持 远程健康监测

📋 核心要点

  1. 现有糖尿病诊断面临早期识别困难，症状模糊且长期监测需求高，亟需辅助决策工具。
  2. 论文利用GPT-5，通过模拟临床场景，生成结构化、可解释的诊断结果和患者友好的解释。
  3. 实验表明GPT-5与ADA标准高度一致，有望成为临床医生和患者的双重用途工具。

📝 摘要（中文）

糖尿病是一种主要的全球健康挑战，影响着全球超过5亿成年人，且患病率预计将继续上升。尽管美国糖尿病协会(ADA)提供了明确的诊断阈值，但由于症状模糊、实验室数值接近临界值、妊娠复杂性以及长期监测的需求，早期识别仍然困难。大型语言模型(LLM)的进步为通过结构化、可解释和对患者友好的输出来增强决策支持提供了机会。本研究使用完全基于合成病例的模拟框架评估了最新的生成式预训练Transformer模型GPT-5，这些病例与ADA 2025年护理标准对齐，并受到包括NHANES、Pima Indians、EyePACS和MIMIC-IV等公共数据集的启发。测试了五个代表性场景：症状识别、实验室解释、妊娠糖尿病筛查、远程监测和多模态并发症检测。对于每个场景，GPT-5对病例进行分类，生成临床原理，产生患者解释，并输出结构化的JSON摘要。结果表明，GPT-5与ADA定义的标准高度一致，表明GPT-5可以作为临床医生和患者的双重用途工具，同时强调了可重复评估框架对于负责任地评估医疗保健领域LLM的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：糖尿病的早期诊断面临挑战，现有方法难以有效识别模糊症状和处理复杂的临床数据。临床医生需要更有效的决策支持工具，而患者也需要易于理解的诊断解释。现有方法的痛点在于缺乏能够综合处理多模态数据、提供清晰解释和支持远程监测的智能系统。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型GPT-5的强大自然语言处理能力，构建一个能够模拟临床诊断过程的智能系统。通过将临床数据转化为GPT-5可以理解的文本格式，并利用其生成能力，实现对糖尿病病例的分类、临床原理的生成和患者解释的输出。这样设计的目的是为了提供更全面、可解释和易于理解的诊断信息，从而辅助临床决策和提高患者依从性。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据准备：基于ADA标准和公共数据集（如NHANES、Pima Indians、EyePACS和MIMIC-IV）构建合成病例；2) 场景设计：设计五个代表性临床场景，包括症状识别、实验室解释、妊娠糖尿病筛查、远程监测和多模态并发症检测；3) 模型应用：将病例数据输入GPT-5，要求其进行病例分类、生成临床原理、产生患者解释和输出结构化的JSON摘要；4) 结果评估：评估GPT-5的输出结果与ADA标准的对齐程度，并分析其在不同场景下的表现。

关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型GPT-5应用于糖尿病诊断领域，并构建了一个可重复的评估框架。与现有方法相比，该方法能够综合处理多模态数据，生成清晰的临床原理和患者解释，并支持远程监测。此外，该研究强调了可重复评估框架的重要性，为负责任地评估医疗保健领域LLM提供了参考。

关键设计：研究中关键的设计包括：1) 合成病例的构建，确保病例数据与ADA标准对齐；2) 五个代表性临床场景的设计，覆盖了糖尿病诊断的各个方面；3) GPT-5的提示工程，确保其能够生成准确、可解释和患者友好的输出；4) 评估指标的选择，用于评估GPT-5的输出结果与ADA标准的对齐程度。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-5在模拟的糖尿病诊断场景中表现出与ADA标准的高度一致性。GPT-5能够准确分类病例，生成合理的临床解释，并提供易于理解的患者说明。这表明GPT-5有潜力成为临床医生和患者的双重用途工具，提升糖尿病管理的效率和质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床决策支持系统，辅助医生进行糖尿病早期诊断和风险评估。同时，生成的患者友好解释可提高患者对疾病的理解和治疗依从性。未来，该技术有望扩展到其他慢性疾病的诊断和管理，实现远程健康监测和个性化治疗。

📄 摘要（原文）

Diabetes mellitus is a major global health challenge, affecting over half a billion adults worldwide with prevalence projected to rise. Although the American Diabetes Association (ADA) provides clear diagnostic thresholds, early recognition remains difficult due to vague symptoms, borderline laboratory values, gestational complexity, and the demands of long-term monitoring. Advances in large language models (LLMs) offer opportunities to enhance decision support through structured, interpretable, and patient-friendly outputs. This study evaluates GPT-5, the latest generative pre-trained transformer, using a simulation framework built entirely on synthetic cases aligned with ADA Standards of Care 2025 and inspired by public datasets including NHANES, Pima Indians, EyePACS, and MIMIC-IV. Five representative scenarios were tested: symptom recognition, laboratory interpretation, gestational diabetes screening, remote monitoring, and multimodal complication detection. For each, GPT-5 classified cases, generated clinical rationales, produced patient explanations, and output structured JSON summaries. Results showed strong alignment with ADA-defined criteria, suggesting GPT-5 may function as a dual-purpose tool for clinicians and patients, while underscoring the importance of reproducible evaluation frameworks for responsibly assessing LLMs in healthcare.