人工智能改善泌尿外科瘤学患者教育和咨询

科学领域:

• 尿道瘤学 尿道瘤学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 卫生识字 卫生识字

背景情况:

• 尿道癌诊断的患者在网上寻求信息.
• 医生撰写的材料往往超过了推的阅读水平,阻碍了患者的理解.
• 这导致患者从不受监管的来源寻求信息,包括AI聊天机器人.

研究的目的:

• 在ChatGPT,Epic和泌尿器科护理基金会 (UCF) 上比较患者教育材料的可读性和质量.
• 评估可读性调整对人工智能生成和现有的患者教育内容的影响.

主要方法:

• 分析了来自ChatGPT,Epic和UCF关于前列腺,膀和癌的内容.
• 使用六种经过验证的公式来评估可读性.
• 内容质量使用DISCERN,PEMAT和Likert等级来评估.
• 此外,还分析了可读性调整的响应 (ChatGPT-a,Epic Easy to Read).

主要成果:

• 聊天GPT (12.16) 和UCF (8.44) 超过了推的读数水平,而Epic (5.81) 达到它.
• 聊天GPT的内容更长,更复杂.
• 质量被评为ChatGPT的优秀,UCF的好,Epic的公平.
• 可读性调整提高了分数,但只有ChatGPT-a保持了高质量.

结论:

• 当前在线泌尿瘤病患材料往往超过平均识字水平,缺乏实际实用性.
• 人工智能技术,以ChatGPT-a为例,可以提高患者教育的可访问性和有用性.
• 开发特定于医疗保健的AI可以帮助提供者创建个性化,可访问的内容,以改善共享决策.