聊天GPT-4在神经外科:改善患者教育材料

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 卫生识字 卫生识字
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 健康素养显著影响健康结果,往往超过人口因素.
• 当前的神经外科患者教育材料 (PEMs) 可能超过普通美国人的阅读理解能力.
• 复杂的PEM可以阻碍患者的理解,并导致健康素养不佳.

研究的目的:

• 评估现有的神经外科PEM的可读性.
• 确定大型语言模型 (LLM) 是否可以简化这些材料.
• 通过可访问的教育内容来提高患者的理解和健康素养.

主要方法:

• 收集了来自美国顶级医院的常见神经外科疾病 (中风,脑膜切除术,脑下垂体瘤,,脑水症) 的PEM.
• 通过使用多个可读性指标 (Flesch Kincaid,枪雾等) 评估原始PEM. ) 的情况.
• 利用ChatGPT-4将25个PEM重写到八年级阅读水平,并重新评估可读性.

主要成果:

• 在所有评估的指标上,原始的PEM显示阅读难度明显高于目标的八年级水平.
• 与原始材料相比,重写的PEM显示了阅读难度的显著下降 (较低的Flesch阅读易度得分).
• 重写的PEMs的准确性得到了验证.

结论:

• 来自领先医院的神经外科PEM通常写在平均美国人的阅读水平以上.
• LLM聊天机器人提供了一种有效的方法来简化复杂的医疗信息.
• 将PEM重写到较低的阅读水平可以提高可访问性,同时保持准确性.