人工智能模型在物理医学和康复中的比较性能 - 董事会级别的问题
Ahmet Kıvanç Menekşeoğlu1, Enes Efe İş2
1University of Health Sciences, Kanuni Sultan Süleyman Education and Training Hospital, Department of Physical Medicine and Rehabilitation - İstanbul, Turkey.
Revista da Associacao Medica Brasileira (1992)
|July 24, 2024
概括
像ChatGPT-4这样的人工智能模型在回答物理医学和康复委员会式问题方面表现有希望,为医学教育和临床实践提供潜在的支持.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 医疗保健中的人工智能
- 物理医学和康复 康复
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医学教育和临床实践中的整合正在迅速发展.
- 在专业医疗领域评估先进AI语言模型的性能对于理解它们的实用性至关重要.
研究的目的:
- 为了比较ChatGPT-3.5,ChatGPT-4和Google Bard在回答物理医学和康复 (PMR) 板式问题的性能.
- 评估这些人工智能模型在医学教育和PMR的潜在临床应用方面的能力.
主要方法:
- 一项比较的横截面研究使用了PMR100问题集,用于美国物理医学和康复委员会第一部分考试.
- 人工智能模型的准确性,可靠性和问题难度分类被评估与生理学家决定的水平.
主要成果:
- 聊天GPT-4取得了最高的成功率 (74%),其次是巴德 (66%) 和聊天GPT-3.5 (63.8%).
- 巴德显示了高答案的一致性 (1%的变化率).
- 人工智能模型的难度评估与理疗师的难度评估密切一致,在PMR子领域中注意到性能差异.
结论:
- 在PMR板式问题中,ChatGPT-4在评估的AI模型中表现出轻微的性能优势.
- 人工智能工具具有显著的潜力,可以在医学教育和临床环境中支持物理医生.
- 仔细监督人工智能产生的反应对于确保临床应用中的患者安全至关重要.
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