Comparación del rendimiento de cinco modelos de inteligencia artificial generativa en un examen de biología molecular...

Área de la Ciencia:

• Educación médica
• La inteligencia artificial en la medicina

Sus antecedentes:

• La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ofrece herramientas potenciales para la educación médica.
• Evaluar el rendimiento de GAI en campos especializados como la biología molecular es crucial.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de cinco IGA chinos en un examen médico de biología molecular.
• Evaluar la utilidad de estas IGA como ayudas educativas para los estudiantes de medicina.

Principales métodos:

• Cinco GAIs chinos (ERNIE Bot, chatGLM, iFLYTEK Spark, Qwen, Doubao) fueron probados en un examen médico de biología molecular.
• El rendimiento de GAI se comparó con el de los estudiantes de medicina utilizando análisis estadísticos.

Principales resultados:

• Las cinco IGA obtuvieron puntuaciones por encima del umbral de aprobación (60/100), con puntuaciones que oscilan entre 75,67 y 88,67.
• Cuatro GAIs (ERNIE Bot, chatGLM, Qwen, Doubao) mostraron tasas de respuestas correctas significativamente más altas que las de los estudiantes universitarios para las puntuaciones generales y las preguntas de opción múltiple.

Conclusiones:

• Los IGG chinos demuestran su eficacia como herramientas de aprendizaje complementarias en biología molecular médica.
• Los estudiantes de pregrado deben ejercer el pensamiento crítico al usar las salidas de GAI debido a posibles errores.
• Se recomienda el desarrollo de agentes de IA especializados para la biología molecular médica.