聊天GPT-4比人类更快地生成骨科出院文件,保持可比质量:对6例病例的试点研究

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 临床文档 临床文档
• 整形外科手术 整形外科手术

背景情况:

• 像ChatGPT-4这样的大型语言模型 (LLM) 提供了减少医疗保健管理任务的潜力.
• 创建临床文档可能会耗费医生大量的时间,影响患者的互动.
• 由LLM生成的临床笔记的效率和质量需要严格的评估.

研究的目的:

• 将ChatGPT-4生成的骨科出院文件的质量和效率与医生进行比较.
• 评估LLM在减轻骨科护理中的行政负担方面的潜力.

主要方法:

• 虚构的骨科病例记录 (n=6) 用于生成出院文件.
• 文件是由一名初级主治骨科外科医生,一名骨科住院医生和ChatGPT-4创建的.
• 质量是由一个盲目专家小组 (n=15) 评估的;时间效率是通过产生的持续时间来衡量的.

主要成果:

• 与医生相比,ChatGPT-4生成出院文件的速度明显快 (10倍).
• 聊天GPT-4生成的笔记的质量与医生生成的笔记相当.
• 与医生笔记相比,在ChatGPT-4内容中发现的幻觉 (4) 较少 (6).

结论:

• 聊天GPT-4展示了有效生成骨科出院摘要的潜力.
• 通过LLM辅助的文档可以减少医疗保健专业人员的行政工作负担.
• 相似的质量表明,LLM可以在临床环境中成为有价值的工具.