Retrospective modeling study of ChatGPT (GPT 4) warfarin dose adjustment in patients with INRs outside the therapeutic range
Research article published in Digital health (2026)
Abstract
OBJECTIVE: This retrospective, modeled study evaluates the accuracy of ChatGPT (GPT-4)-based warfarin dose adjustments compared to clinician recommendations at the Cardiology Clinic of Konya City Hospital, focusing on patients with international normalized ratio (INR) values outside the therapeutic range (2-3). We hypothesized that ChatGPT could provide reliable, consistent dose guidance. METHODS: We reviewed the records of warfarin-treated patients from 1 June 2022 through 24 November 2024. Clinical data used by physicians (e.g. baseline INR, warfarin indication, comorbidities, and current dose) were provided to ChatGPT to generate hypothetical weekly dose recommendations. ChatGPT's impact on INR normalization was modeled using standard dose-response assumptions and compared with actual outcomes under physician-guided therapy. RESULTS: A total of 180 patients met the inclusion criteria. ChatGPT's recommended doses were within ±1 mg/week of physician prescriptions in 74% of cases and within ±2 mg/week in 84%. The mean physician dose was 28.0 ± 6.1 mg/week versus ChatGPT's 27.5 ± 5.9 mg/week (p = .12). Seventy-two percent of patients achieved therapeutic INR under physician-managed dosing, while the model suggested a 69% success rate for ChatGPT-guided dosing (p = .15). Real-world adverse events were infrequent under physician management (1.1% major bleeding, 0.6% thrombotic events). CONCLUSION: In this retrospective, exploratory analysis with modeled outcomes, ChatGPT's weekly dose suggestions showed high concordance with clinician dosing. These findings are hypothesis-generating and do not establish clinical efficacy or safety; prospective, physician-supervised trials-potentially integrated with home INR monitoring-are required for validation.
Abstract sourced from PubMed (NCBI) for the cited record. See the original publication for the authoritative version.
Zusammenfassung
Peer-reviewed research on anticoagulant and antithrombotic drug development relevant to leech-derived therapeutics. Indexed in PubMed and verified against the NCBI record.
Warum dies für die Hirudotherapie relevant ist
Diese retrospektive, modellierte Analyse von 180 mit warfarin behandelten kardiologischen Patienten prüfte, ob ChatGPT (GPT-4) die von Ärzten vorgenommenen wöchentlichen Dosisanpassungen für INR-Werte außerhalb des therapeutischen Bereichs von 2-3 reproduzieren konnte; die Dosen des Modells lagen in 74% der Fälle innerhalb von +/-1 mg/Woche und in 84% innerhalb von +/-2 mg/Woche der ärztlichen Verordnungen, ohne statistisch signifikanten Unterschied bei den modellierten Raten der INR-Normalisierung, während unerwünschte Ereignisse unter ärztlicher Betreuung in der Praxis selten waren (1,1% schwere Blutungen, 0,6% thrombotische). Für ASH ordnet sich dies in den Kontext des Antikoagulationsmanagements ein, der die Praxis mit medizinischen Blutegeln rahmt: warfarin ist der Vitamin-K-Antagonist, den Ärzte gegen das Blutungs- versus Gerinnungsrisiko titrieren — dasselbe Gleichgewicht, das bestimmt, wann ein äußerlich angewendetes biologisches Antikoagulans wie der Blutegel angebracht ist — und es unterstreicht, wie heikel die INR-Kontrolle in den Populationen ist, die die Blutegeltherapie oft betrifft (postoperative Patienten, Patienten mit gestautem Lappen). Die strikte Einschränkung ist, dass es sich um eine explorative, retrospektive Studie mit MODELLIERTEN statt gemessenen Ergebnissen handelt: Die Autoren selbst geben an, dass sie hypothesengenerierend ist und weder Wirksamkeit noch Sicherheit belegt, und dass sie eine Software-Dosierungshilfe betrifft, nicht die Hirudotherapie, sodass sie nur das umgebende Denken zur Antikoagulation informiert und keine direkte klinische Aussage zur Blutegelanwendung enthält.
Zitation
Retrospective modeling study of ChatGPT (GPT 4) warfarin dose adjustment in patients with INRs outside the therapeutic range.
Tezcan et al. · Digital health, 2026
Verwandter klinischer Kontext
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Zur ASH-Bibliothek hinzugefügt: May 28, 2026 · Letzte Aktualisierung der Website: June 18, 2026