[翻译文章] 探索人工智能在创伤学中的潜力:对特定问题的对话性答案

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 医疗教育 技术 技术 医学教育
• 整形外科信息系统 整形外科信息系统

背景情况:

• 生成型人工智能 (AI) 聊天机器人提供自然语言交互,为患者提供潜在的信息来源.
• 在骨科手术等专业医疗领域评估AI性能对于了解它们的实用性和局限性至关重要.

研究的目的:

• 评估领先的人工智能聊天机器人 (ChatGPT,Bard,Perplexity) 在回答骨科手术和创伤学问题的准确性和可靠性.
• 分析AI对医疗查询产生的答案中的推理,信息来源和错误类型.

主要方法:

• 三个人工智能聊天机器人模型使用西班牙MIR (医疗实习生住院) 考试 (2008-2023) 的114个问题进行了测试.
• 绩效指标包括答案准确性,答案可读性,逻辑推理和依赖内部/外部数据.
• 失败被按错误类型分类,包括逻辑不一致和事实不准确.

主要成果:

• 聊天GPT获得了最高的准确性 (72.81%),其次是困惑 (67.54%) 和巴德 (60.53%).
• 巴德的答案被评为最易读和最全面,所有模型都展示了逻辑推理.
• 这三种人工智能模型在14%的问题上都失败了,突出了逻辑和信息错误的存在.

结论:

• 交谈式人工智能聊天机器人可以协助医疗查询,但由于潜在的不准确性,需要谨慎使用.
• 这些人工智能工具目前处于发展阶段,应该补充,而不是取代骨科手术中人类专家医疗判断.