聊天GPT和谷歌在回答患者关于全肩和全肘关节整形术的常见问题方面有所不同吗?

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能
• 患者教育 患者教育

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 为患者教育提供了新的机会.
• 需要评估像ChatGPT这样的AI聊天机器人对患者信息的可靠性.
• 上肢关节整形患者教育可能会从人工智能驱动的资源中受益.

研究的目的:

• 为了比较ChatGPT和谷歌搜索提供的信息的可靠性,在上肢关节塑形术中进行患者教育.
• 评估人工智能和传统搜索引擎生成的常见问题 (FAQ) 的来源和类别.

主要方法:

• 全肩关节整形术 (TSA) 和全肘关节整形术 (TEA) 的常见问题使用ChatGPT 3.0和谷歌搜索生成.
• 问题使用修改后的罗斯威尔系统将其分类为10个子主题.
• 引用被分类为商业,学术,医疗实践,单个外科医生个人或社交媒体类别.
• 用两个样本的比例Z测试进行比较.

主要成果:

• 大多数常见问题与程序指示或管理有关 (17.5%).
• 在Google和ChatGPT之间的问题类别中没有发现任何显著差异.
• 与谷歌 (50%) 相比,ChatGPT提供了更高比例的学术参考 (80%).
• 谷歌更频繁地提供医疗实践参考 (25%) 比ChatGPT (0%).

结论:

• 人工智能LLM,如ChatGPT,可以作为可靠的资源,用于患者教育上肢关节塑造.
• 人工智能提供的参考文献的学术性质可以提高患者的健康素养和共享决策.
• 与医生咨询一起使用的人工智能工具,有可能提高患者对TSA和TEA程序的理解.