护理评估尺度的语义评估 翻译由ChatGPT 4.0:一个词法测量分析

科学领域:

• 护理研究 护理研究
• 医疗保健中的人工智能
• 自然语言处理自然语言处理.

背景情况:

• 标准化评估工具对于全球基于证据的护理服务至关重要.
• 这些工具的准确翻译对于一致的临床应用至关重要.
• 传统的翻译方法是资源密集型的,引发了对人工智能解决方案的兴趣.

研究的目的:

• 评估护理评估尺度的翻译质量,使用ChatGPT 4.0.0.
• 为了比较人工智能辅助翻译不同提示的有效性.

主要方法:

• 使用ChatGPT 4.0将31个英语护理尺度 (772项) 翻译成意大利语,同时提供两个不同的提示.
• 通过Sentence-BERT,Jaccard相似性,TF-IDF等位相似性和重叠比率进行了词法学分析.
• 计算灵敏度,特异性,AUC和AUROC以评估翻译分类质量.

主要成果:

• "马斯特里赫特"提示在翻译中产生了边际的,但一致的,优越的语义和词汇忠实性.
• 所有观察到的提示之间的差异都具有统计学意义,效果大小微小但一致.
• 立即灵敏度很高 (约克:92.9%,马斯特里赫特:93.2%),两者的特异性和精度都达到100%.

结论:

• 快速工程是一种可行的,低成本的策略,用于改进人工智能辅助翻译护理评估工具.
• 人工智能辅助翻译只是一个初步步骤;为全面的仪器验证和适应,需要进一步的研究.