在面创伤中的人工智能:专家盟友还是不可靠的助手?
1Istanbul Medipol University, School of Dentistry Department of Oral and Maxillofacial Surgery Istanbul, Turkey nelliagbulut@gmail.com.
Medicina oral, patologia oral y cirugia bucal
|August 16, 2025
概括
像ChatGPT-4o这样的大型语言模型显示了口腔和面创伤学教育和决策支持的潜力,但准确性和可靠性需要进一步研究临床使用.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 口腔和牙面部外科手术
- 医疗教育 技术 技术 医学教育
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 在合成复杂的医疗信息方面表现有前途.
- 人们对LLM在专业领域的准确性和可靠性存在担忧.
- 口腔和面创伤学缺乏对LLM能力的全面评估.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4o在口腔和口面创伤学中的准确性和可靠性.
- 确定当前LLM在这个专业领域的局限性.
主要方法:
- 处理了188个口腔和面创伤问题.
- 30个问题被随机选择,并向ChatGPT-4o提出.
- 准确度以3点的利克特级别进行评分.
- 可靠性通过加权卡帕和ICC进行评估;内部一致性通过克伦巴赫的alpha和麦当劳的omega.
主要成果:
- 综合和充足的答案准确率分别为38%和58%.
- 按加权卡帕 (0.469) 和ICC (0.503) 表示中等可靠性.
- 观察到出色和良好的内部一致性 (α=0.904,omega=0.860).
结论:
- 聊天GPT-4o显示了作为口腔和口面创伤学教育和决策支持的辅助工具的潜力.
- 目前的局限性需要进一步的研究和开发.
- 未来的LLM增强和快速工程可能会提高临床适用性和遵守基于证据的标准.
