人工智能驱动的脏饮食支持:ChatGPT,Bard AI和Bing聊天的性能
Ahmad Qarajeh1,2, Supawit Tangpanithandee1,3, Charat Thongprayoon1
1Division of Nephrology and Hypertension, Department of Medicine, Mayo Clinic, Rochester, MN 55905, USA.
Clinics and practice
|October 27, 2023
概括
人工智能 (AI) 模型对脏饮食计划有希望. 聊天GPT 4在识别方面表现出色,而Bard AI对慢性病患者的食物中的含量非常准确.
科学领域:
- 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學專業.
- 人工智能的人工智能
- 营养科学 营养科学
背景情况:
- 慢性病 (CKD) 的管理需要严格的饮食来控制电解质失衡,如高血和高血.
- 准确的食品成分分析至关重要,但对医疗保健提供者来说具有挑战性.
- 人工智能的进步为患者教育和营养方面的专业支持提供了潜在的工具.
研究的目的:
- 评估不同AI模型 (ChatGPT 3.5,ChatGPT 4,Bard AI,Bing Chat) 在识别食品中的和含量的准确性.
- 将AI模型的性能与既定脏饮食指南进行比较.
- 在重复的饮食评估中评估AI模型的一致性.
主要方法:
- 四个人工智能模型使用梅奥诊所脏饮食手册中的240种食物进行了测试.
- 食品根据其和含量进行分类.
- 人工智能模型将食物分类为高或低和高.
- 结果与手册的建议进行了比较;模型的一致性也得到了评估.
主要成果:
- 聊天GPT 4在识别方面达到81%的准确性,正确分类了99%的高食品.
- 巴德AI在识别含量方面表现出100%的准确性.
- 其他模型的准确性各不相同:ChatGPT 3.5 (66%的),Bard AI (79%的),Bing Chat (81%的),ChatGPT 3.5 (85%的),Bing Chat (89%的),ChatGPT 4 (77%的).
结论:
- 人工智能模型显示出可变但显著的潜力,有助于对CKD患者的脏饮食规划.
- 聊天GPT 4显示改善了检测,而Bard AI在识别方面表现出色.
- 为了在临床实践和患者教育中获得最佳应用,需要进一步完善人工智能模型.
