一个基于图片的评估ChatGPT能够在各种护理环境中提供适当和公平的医疗咨询的能力

科学领域:

• 医疗保健中的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学
• 自然语言处理自然语言处理.

背景情况:

• 像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM) 提供了类似人类的响应,提高了患者在寻求医疗建议时使用的潜力.
• 在LLM产生的医疗建议的适当性和公平性仍然在很大程度上未经审查.
• 评估ChatGPT提供安全有效的医疗指导的能力对于患者护理至关重要.

研究的目的:

• 评估ChatGPT提供的医疗建议的临床适当性和公平性.
• 分析ChatGPT在回复医疗查询时提供的建议的性质和特异性.
• 为了确定ChatGPT是否在其医疗建议中考虑了社会因素.

主要方法:

• 聊天GPT呈现了96个不同的寻求建议的短片,涵盖了各种临床背景,历史和社会特征.
• 根据指导方针一致性,推类型以及对健康的社会决定因素的考虑,分析了临床适用性.
• 评估重点是建议的存在,普遍性或具体性以及社会因素的纳入.

主要成果:

• 97%的ChatGPT的反应在临床上是适当的,并没有违反既定的医疗指南.
• 35%的回答没有具体的医疗建议,18%的回答是一般的,46%的回答是特定的.
• 55%的回答明确考虑了社会因素 (例如种族,保险),有时会改变临床建议.

结论:

• 聊天GPT始终提供相关的背景医疗信息,但不能可靠地提供适当的,个性化的医疗建议.
• 虽然通常是安全的,但缺乏具体的建议和不一致的考虑社会因素限制了其当前作为一个独立的医疗顾问的实用性.
• 需要进一步发展,以提高LLM为患者提供量身定制和可操作的医疗指导的能力.