人工智能作为一种提高患者神经外科文献可读性的方法

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 医学教育 医学教育
• 神经外科文献分析 神经外科文献分析

背景情况:

• 神经外科文献经常呈现出复杂的信息,患者很难理解.
• 像ChatGPT这样的人工智能 (AI) 工具显示了简化医疗文本的潜力.

研究的目的:

• 评估ChatGPT 3.5和ChatGPT4能够生成神经外科摘要的可读和准确的非专业人士摘要的能力.
• 将人工智能生成的摘要与原始摘要的可读性和科学准确性进行比较.

主要方法:

• 来自顶级神经外科期刊的150篇摘要被随机选择.
• 聊天GPT模型使用验证的提示生成非专业人士摘要.
• 分析了可读性得分 (RR-GLI) 和医生准确度等级.

主要成果:

• 聊天GPT总结显示,在所有指标 (例如,Flesch-Kincaid,炮雾) 上,可读性在统计学上显著改善.
• 与GPT3.5 (68.4%) 相比,GPT4总结显示出更好的可读性和准确性 (84.2%).
• 人工智能生成的摘要显著降低了年级水平和复杂的单词使用.

结论:

• 聊天GPT,特别是GPT4,显示出增强神经外科患者教育的巨大潜力.
• 人工智能生成的非专业人士摘要可以提高患者对医学文献的理解.
• GPT4为增加神经外科内容的可访问性提供了一个可访问的解决方案.