OB-GYNはGPTを担当する:患者教育における人工知能モデルの客観的な評価

科学分野:

• 医療における人工知能
• 医療情報工学 医療情報工学
• ジェネラティブAIアプリケーション

背景:

• 大型言語モデル (LLM) は,医療においてますます利用されています.
• 既存の研究は,患者の教育ではなく,医学教育におけるLLMに焦点を当てています.
• 産婦人科 (OB-GYN) の患者教育におけるLLMを特に評価した研究はありません.

研究 の 目的:

• OB-GYNの患者教育とカウンセリングにおけるLLMの可能性を評価する.
• LLMの回答を,ACOGのFAQのような既定のリソースと比較するために.
• 一般的なOB-GYN患者の質問に関するLLMのパフォーマンスを評価するために.

主な方法:

• 専門家レビューは3つのLLMとACOGのFAQからの回答を評価した.
• 10つの一般的なOB-GYNの臨床質問に対する答えを評価するために,標準化されたラブリックが使用されました.
• 評価者は,患者カウンセリングのためのリソースの適性を評価した.

主要な成果:

• マイクロソフトのCoPilotは,専門家レビュー者から高いスコアを示しました.
• ACOGのFAQとChatGPTは,患者カウンセリングにより頻繁に推奨されました.
• LLMの回答の正確性と患者フレンドリー性が評価されました.

結論:

• LLMは,OB-GYNの患者教育とカウンセリングに潜在的な役割を果たしています.
• 専門家の評価は,患者の使用のためにLLMを推奨する際の微妙なアプローチを示唆しています.
• LLMを患者のケアへの統合を最適化するためにさらなる研究が必要である.