关于干预性放射学程序潜在并发症的ChatGPT的准确性和可读性:人工智能驱动的患者采访

科学领域:

• 医学成像和放射学医学成像和放射学
• 医疗保健中的人工智能
• 患者教育 患者教育

背景情况:

• 在干预性放射学 (IR) 程序中,知情同意至关重要,需要患者清楚地沟通潜在的并发症.
• 评估人工智能生成的医疗信息的准确性和可读性对于其安全整合到患者护理中至关重要.

研究的目的:

• 评估ChatGPT-4对IR程序潜在并发症的解释的准确性,可靠性和可读性.
• 确定人工智能产生的内容是否适用于干预放射学患者教育.

主要方法:

• 聊天GPT-4为25个IR手术 (8个非血管,17个血管) 提供了并发症信息.
• 两位经验丰富的干预放射科医生使用基于CIRSE指南的5分利克特级来评估反应.
• 统计分析包括威尔科克森签名等级测试,ICC和PCC,用于评估者之间的可靠性.
• 使用Flesch-Kincaid等级水平,Flesch阅读方便性和SMOG指数来评估可读性.

主要成果:

• 干预放射科医生在评估ChatGPT-4的反应时显示出高度一致 (ICC=0.928).
• 人工智能生成的内容得分很高,放射科医生的总得分之间没有显著差异 (p=0.244).
• 可读性得分表明了大学水平的理解要求 (弗莱什-金凯德:12.51,SMOG:14.46).

结论:

• 聊天GPT-4在详细说明IR程序并发症方面表现出强的表现,这表明了教育材料开发的潜力.
• 人工智能提供了准确的信息,没有幻觉,但其复杂性需要先进的医疗素养,以了解患者.
• 可能需要进一步细化,以确保对干预放射学风险的患者友好解释.