小児内分泌学者による短身に関する質問に対する異なる人工知能システムの回答

科学分野:

• 小児内分泌学
• 医療における人工知能
• 臨床的意思決定支援

背景:

• 人工知能 (AI) は,小児内分泌学を含む医学でますます使用されています.
• 人工知能のツールは臨床的意思決定や 患者の教育に役立つが,その医療的正確性と信頼性は十分に理解されていない.
• 小児内分泌学のような 専門分野における AIのパフォーマンスの評価は 極めて重要です

研究 の 目的:

• ChatGPT,Bard,Microsoft Copilot,Piの4つのAIモデルのパフォーマンスを評価して比較する.
• 小児内分泌学でよくある質問に対するAIモデルの有効性を評価する.
• この医学分野における異なるAIモデルの 正確さ,信頼性,および誘導能力を決定する.

主な方法:

• 短身に関する9つの一般的な小児内分泌学的質問が選択されました.
• 4つのAIモデル (ChatGPT,Bard,Microsoft Copilot,Pi) に英語とトルコ語で質問されました.
• 10人の小児内分泌医は,正確さ,完全さ,およびガイドラインの12項目のライカートスケールを使用してAIの反応を評価しました.

主要な成果:

• バードは優れたガイドラインと推奨能力を発揮し,ユーザーを医療相談に誘導しました.
• マイクロソフトのコピロットは 高い医学的精度を示したが 限られた指針を示した.
• チャットGPTは患者教育に有益な,一貫した知識の普及を提供しました. Piは最低のガイドラインスコアでした.

結論:

• AIモデルは小児内分泌学において様々な強みを示しており,Bardは指導に優れ,Microsoft Copilotは精度に優れている.
• チャットGPTは患者の教育に有効であり,Piは臨床適用が限られている.
• 将来のAI開発は,精度とガイドラインのバランスをとって,臨床的意思決定のサポートと専門医療における患者の教育を向上させる必要があります.