生成型人工智能平台在学前儿科牙科检查中的比较准确性
Shahbaz Katebzadeh1, Kaci Pickett-Nairne2, Paloma Reyes Nguyen3
1Assistant Professor, Department of Pediatric Dentistry, School of Dental Medicine, University of Colorado Anschutz Medical Campus, Aurora, Colo., USA and Assistant Professor, Children's Hospital Colorado, Aurora, Colo., USA.
Pediatric dentistry
|April 29, 2025
概括
较新的生成人工智能 (GenAI) 模型,特别是像ChatGPT4这样训练有素的模型,在儿科牙科检查中显示出更高的准确性. 这些先进的AI工具可能有助于医生前牙科教育.
科学领域:
- 教育中的人工智能
- 牙科教育技术 牙科教育技术
- 儿科牙科 儿科牙科
背景情况:
- 生成型人工智能 (GenAI) 正在迅速发展.
- 在专门的教育环境中评估GenAI的准确性至关重要.
- 在牙科检查中GenAI的性能在很大程度上仍未被探索.
研究的目的:
- 为了比较七个GenAI平台在医生前的儿科牙科考试中的准确性.
- 评估问题类型和人工智能模型培训对准确度的影响.
- 确定GenAI作为儿童牙科教育工具的潜力.
主要方法:
- 七个GenAI平台被测试使用100个多选题从儿科牙科考试.
- 五个平台未受过培训,两个平台 (ChatGPT3.5,ChatGPT4) 在基于证据的数据上受过培训.
- 问题按类型 (知识与批判性思维) 和子专业领域分类.
主要成果:
- 训练有素的ChatGPT4获得了最高的准确性 (90%),而未经训练的Copilot获得了最低的准确性 (57%).
- 三个GenAI模型 (训练有素的ChatGPT3.5,未训练有素和训练有素的ChatGPT4) 超过了75%的通过分数.
- 问题类型或子专业领域对GenAI准确度没有显著的影响.
结论:
- 训练有素和较新的GenAI模型与较旧或未经训练的模型相比,显示出更高的准确性.
- 表现最好的GenAI模型的表现与牙科学生的表现相当.
- 训练有素的GenAI显示出作为医生前儿科牙科教育的补充资源的承诺.
