人工智能语言模型对于接受全脚置换的患者来说是有用的工具.

科学领域:

• 整形外科手术 整形外科手术
• 人工智能的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM) 在医疗保健中越来越多地使用.
• 在骨科脚手术患者教育中应用ChatGPT是新鲜的.
• 对全脚置换 (TAR) 进行人工智能生成的信息质量评估至关重要.

研究的目的:

• 评估ChatGPT对患者关于全关节置换 (TAR) 的常见问题的答案的质量.
• 确定LLMs作为骨科足手术中的患者教育工具的潜力.

主要方法:

• 关于TAR的十个常见问题被提出给ChatGPT.
• 答案被记录下来,并在A (优秀) 到F (差) 的等级上进行评分.
• 没有使用后续问题来保持响应的纯度.

主要成果:

• 两个答案得到了"A"等级,六个得到了"B",两个得到了"C".
• 没有回答被评为"F",表明没有质量差的答案.
• 大多数回复被认为是良好到充分的.

结论:

• 聊天GPT通常提供可理解和文献代表的关于全关节置换的信息.
• 在提高患者对骨科脚手术的理解方面,LLM显得有前途.
• 进一步的研究可以探索人工智能工具在患者手术前教育中的整合.