大型语言模型的使用和应用,用于全膝关节关节整形术后患者的问题
Sandeep S Bains1, Jeremy A Dubin1, Daniel Hameed1
1Rubin Institute for Advanced Orthopedics, LifeBridge Health, Sinai Hospital of Baltimore, Baltimore, Maryland.
The Journal of arthroplasty
|March 15, 2024
概括
聊天GPT (聊天生成预训练变压器) 可以为全膝关节整形术 (TKA) 患者提供适当的答案,潜在地降低成本,同时保持满意度. 需要进一步的研究来确保人工智能提供的信息是可信的,并与患者和医生的目标保持一致.
科学领域:
- 整形外科手术 整形外科手术
- 医疗保健中的人工智能
- 患者教育 患者教育
背景情况:
- 消费者驱动的医疗保健模式增加了患者获取信息的机会,需要准确的健康数据.
- 护士对全膝关节整形术 (TKA) 后的患者满意度有很大影响,但会产生成本.
- 人工智能的快速采用,就像ChatGPT一样,促使人们对其在患者护理中的作用进行评估.
研究的目的:
- 为了比较骨科外科医生对人工智能生成的答案的评估与护士对常见TKA患者问题的答案.
- 为了评估患者的舒适度和对人工智能的信任度,与护士的反应相比,用于术后TKA查询.
主要方法:
- 有望创建60个常见的TKA患者问题.
- 评估3位经过奖学金培训的骨科外科医生对经过关节整形训练的护士和ChatGPT-4的答案.
- 使用REDCap调查评估患者对AI的舒适度和信任度.
主要成果:
- 外科医生认为73.3%的护士反应和73.3%的ChatGPT反应是适当的.
- 与护士相比,ChatGPT的"不合适"或"不可靠"反应较少.
- 更多的患者 (53.8%) 对聊天GPT答案感到舒服,而不是护士答案 (34.0%),尽管许多患者 (92.1%) 对信任AI表示不确定.
结论:
- 聊天GPT证明了为TKA患者的问题提供适当答案的潜力.
- 利用人工智能可以将医疗保健成本降至最低,并保持患者满意度.
- 成功实施人工智能取决于提供符合医生和患者目标的可信信息.
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