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Assessment of the Rectum and Anus01:25

Assessment of the Rectum and Anus

Evaluating the rectum and anus plays a crucial role in conducting a thorough physical examination of the gastrointestinal system. Although it may be uncomfortable and often embarrassing for the patient, it holds immense diagnostic value, particularly in detecting gastrointestinal diseases and abnormalities. This guide will explain how to perform this assessment using inspection and palpation methods.
Rectal Inspection
Begin by inspecting the perianal and anal areas for color, texture, rashes,...

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Resumen

Los modelos de lenguaje grandes (LLM) muestran potencial pero aún no pueden crear de manera confiable preguntas de examen de la junta de cirugía colorrectal de alta calidad. Las preguntas desarrolladas por expertos superan significativamente el contenido generado por LLM en evaluaciones de estilo de examen de la junta.

Palabras clave:
inteligencia artificialeducación médicacirugía colorrectalmodelos de lenguaje grandesevaluación de exámenes

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Área de la Ciencia:

  • Educación Médica
  • Inteligencia Artificial en Medicina
  • Formación Quirúrgica

Sus antecedentes:

  • Los modelos de lenguaje grandes (LLM) demuestran competencia para aprobar exámenes de licencia médica.
  • La capacidad de los LLM para generar preguntas de examen médico de estilo de junta de alta calidad sigue sin ser examinada en gran medida.
  • La evaluación de las preguntas generadas por LLM es crucial para su posible integración en la educación médica.

Objetivo del estudio:

  • Evaluar la calidad de las preguntas de examen de estilo de la junta de cirugía colorrectal generadas por tres LLM líderes.
  • Comparar las preguntas generadas por LLM con materiales educativos establecidos.
  • Determinar la idoneidad de las preguntas generadas por LLM para la preparación de la certificación de la junta.

Principales métodos:

  • Tres LLM generaron 20 preguntas de cirugía colorrectal cada uno, siguiendo las pautas de la Junta Estadounidense de Cirugía de Colon y Recto.
  • Se utilizaron preguntas del Programa Educativo de Cirugía de Colon y Recto (CARSEP) como punto de referencia.
  • Cirujanos colorrectales certificados por la junta evaluaron las preguntas basándose en la claridad, relevancia, idoneidad, calidad de los distractores y justificación, clasificándolas como 'Aprobado para el Comité', 'Revisión por el autor' o 'No aceptado'.

Principales resultados:

  • Las preguntas CARSEP lograron la tasa más alta de 'Aprobado para el Comité' (65%), superando significativamente a los LLM (ChatGPT-4o: 7%, Copilot Pro: 10%, Gemini Advanced: 10%).
  • Los LLM fueron superados significativamente por CARSEP en la mayoría de los dominios de evaluación (p < 0.001).
  • Las preguntas generadas por LLM recibieron altas calificaciones (>70%) de idoneidad, lo que indica potencial en aspectos específicos.

Conclusiones:

  • Los LLM actuales no son capaces de generar de manera consistente preguntas de examen de cirugía colorrectal de alta calidad y estilo de junta.
  • Los LLM muestran promesa pero requieren un mayor desarrollo para cumplir con los rigurosos estándares de los exámenes de la junta de cirugía.
  • Los bancos de preguntas desarrollados por expertos siguen siendo superiores para la preparación y evaluación de la junta.