由基于AI的聊天机器人提供的练习建议的全面性,准确性和可读性:混合方法研究研究
Amanda L Zaleski1,2, Rachel Berkowsky3, Kelly Jean Thomas Craig1
1Clinical Evidence Development, Aetna Medical Affairs, CVS Health Corporation, Hartford, CT, United States.
JMIR medical education
|January 11, 2024
概括
人工智能 (AI) 聊天机器人提供了不完全全面或不易阅读的运动建议. 由于准确性差距和潜在的偏见,医疗保健专业人员应对人工智能产生的建议保持谨慎.
科学领域:
- 运动科学 运动科学
- 医疗保健中的人工智能
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 身体活动对于健康和疾病预防至关重要.
- 实施基于证据的生活方式建议存在障碍.
- 人工智能 (AI) 具有增强医疗保健的潜力,但其适用于运动建议的适用性尚未被探索.
研究的目的:
- 评估人工智能生成的运动建议的全面性,准确性和可读性.
- 对临床人群的新型AI聊天机器人的输出进行评估.
主要方法:
- 开发了10个类别的练习建议的编码方案.
- 人工智能聊天机器人为26个临床群体生成了建议.
- 评估了全面性,准确性和可读性 (Flesch-Kincaid).
主要成果:
- 人工智能建议的全面性为41.2%,准确性为90.7%.
- 不准确性往往与准备入学医疗许可有关.
- 可读性是在大学水平;主题包括安全问题,有氧偏见和潜在的歧视.
结论:
- 在人工智能生成的运动建议的全面性,准确性和可读性方面存在重大差距.
- 运动和医疗保健专业人员必须认识到AI技术的局限性.
- 在使用人工智能工具进行基于炼的生活方式改变时,建议谨慎使用.
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