提高在线儿科白内障教育材料的可读性:对大型语言模型的比较研究
Xinyi Qiu1, Chaokun Luo1, Qingruo Zhang1
1State Key Laboratory of Ophthalmology, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-Sen University, Guangdong Provincial Key Laboratory of Ophthalmology and Visual Science, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Ocular Diseases, Guangzhou, China.
大型语言模型 (LLM) 显著改善了对儿科白内障的患者教育材料. 将LLM与网页浏览和提示工程相结合,进一步提高了可读性,以更好地理解患者.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
- 眼科 患者教育 眼科 患者教育
背景情况:
- 儿童白内障的在线患者教育材料 (PEMs) 通常具有低于最佳的可读性.
- 多语言可访问性和内容准确性对于有效的患者教育至关重要.
研究的目的:
- 评估大型语言模型 (LLM) 在提高儿科白内障在线PEM可读性的有效性.
- 评估多语言适应,内容检索和提示工程对PEM可读性的影响.
主要方法:
- 使用了来自不同来源的103个多语言PEM.
- 雇佣了三个LLM (ChatGPT-4o,Gemini 2.0,DeepSeek-R1) 进行内容转换和改进.
- 使用多种公式评估可读性,并将LLM性能与传统搜索方法进行比较.
主要成果:
- 通过LLM转换的PEM显示了显著的可读性,DeepSeek-R1将读数水平从10.59降低到7.01.
- 像Zero-shot-Cot (APE) 这样的快速工程策略,在六年级以下实现了目标可读性.
- LLM转换符合多种语言 (包括简体中文) 的推阅读水平标准.
结论:
- LLM提供了一种强大的工具,可以提高儿科白内障的多语言在线PEM的可读性.
- 整合LLM网络浏览和提示工程优化了患者教育材料的开发.
- 这项研究强调了LLM在弥合患者和家属可访问健康信息的差距方面的潜力.
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