生成型人工智能对常见的以患者为中心的手和手腕手术问题的反应:质量和可用性分析
Benjamin Pautler1, Charles Marchese1, Makayla Swancutt1
1Department of Pathology and Anatomical Sciences, Kansas City University College of Medicine, Kansas City, MO, USA.
The journal of hand surgery Asian-Pacific volume
|January 8, 2025
概括
对手和手腕手术问题的生成人工智能 (AI) 反应通常是好的,但根据平台和问题类型而异. 需要进一步评估以确保患者教育的质量.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 患者教育 患者教育
背景情况:
- 生成型人工智能 (AI) 正在迅速发展,影响患者教育.
- 评估人工智能生成的医疗信息对于患者的安全和理解至关重要.
- 手和手腕手术提出了常见的患者查询,需要可靠的信息.
研究的目的:
- 评估人工智能对手和手腕手术问题的答案的质量和可用性.
- 为了比较双子座和ChatGPT平台之间的AI响应质量.
- 识别影响AI响应质量的因素,例如问题类型和顺序.
主要方法:
- 十二个常见的手和手腕手术问题被两次输入到Gemini和ChatGPT (共48个答案).
- 对答案进行了内容分析,并使用DISCERN,材料适用性评估 (SAM) 和AI响应指标 (AIRM) 进行了评分.
- 统计分析比较了基于人工智能平台,问题类型 (手与手腕) 和响应顺序的得分.
主要成果:
- 总体平均分数为"好" (55.7 DISCERN),"充足" (57.2% SAM) 和4.4 AIRM;没有回答提供引用.
- 手腕手术问题比手术问题得出更高的DISCERN和AIRM分数.
- 与ChatGPT相比,双子座的DISCERN和SAM分数显著更高.
结论:
- 在手和手腕手术中,人工智能产生的反应通常是充足的,但其质量有所变化.
- 平台,问题类型和响应顺序影响人工智能生成的医疗信息的质量.
- 了解人工智能反应的变化对于寻求手和手腕手术信息的患者来说至关重要.
