大規模な人工知能ベースの言語モデルが 燃える口症候群の情報を得られるのか?

科学分野:

• 医療情報学
• 医療における人工知能
• 痛みの管理

背景:

• 燃える口症候群 (BMS) は診断と治療の課題を提示する.
• 臨床医はBMSに関する情報をオンラインで探すことができます.
• 人工知能の大型言語モデル (AI-LLM) は,医療情報の検索にますます使用されています.

研究 の 目的:

• 燃える口症候群に対するAI-LLM応答の有用性,品質,読みやすさを評価する.
• BMSに関連する質問に対するチャットGPT-4,Gemini,Microsoft Copilotのパフォーマンスを比較する.

主な方法:

• BMSに関する臨床的に重要な9つの質問が提起された.
• 3つのAI-LLMからの回答は,12人の国際専門家によって有用性について評価されました.
• 応答の質はQAMAIツールを使用して評価され,読みやすさはFlesch- Kincaidスコアを使用して測定されました.

主要な成果:

• すべてのAI-LLMは,全体的なパフォーマンスの大きな違いなしに,適度に有用な応答を提供しました.
• ジェミニは関連性,完全性,情報源の提供において優れた品質を示した.
• 読みやすさは平均して12年生レベルであり,ChatGPTは最高レベルの熟練度を必要とする.

結論:

• AI-LLMは,燃える口症候群に関する信頼できる情報を提供する可能性を示しています.
• AIによって生成されたコンテンツの品質,読みやすさ,ソース引用の変動には注意が必要です.
• 継続的なAI最適化は 安全で効果的な臨床統合に不可欠です