评估健康信息的质量:人类和人工智能的比较
Dhruva Arcot1, Neha Pondicherry2, Subhankar Chakraborty3
1Grizzell Middle School, Dublin, Ohio, USA.
人工智能 (AI) 对刺激性肠综合征 (IBS) TikTok视频,特别是对于非医疗内容,与人类DISCERN评分表示中等一致. 人工智能工具可能有助于评估在线医疗信息的可靠性,但需要进一步细化医疗内容.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 医疗保健中的人工智能
- 卫生信息质量评估 卫生信息质量评估
背景情况:
- 互联网是健康信息的主要来源,但内容质量是可变的,不受监管.
- DISCERN评分是评估健康信息可靠性的验证工具.
- 人工智能 (AI) 对社交媒体健康内容的DISCERN评分自动化的有效性尚未被探索.
研究的目的:
- 调查人工智能生成和人类分配的DISCERN分数之间的相关性,以查看TikTok视频中的刺激性肠综合征 (IBS).
- 评估AI模型 (ChatGPT 4.0和微软Copilot) 在评估社交媒体上的健康信息可靠性的表现.
主要方法:
- 分析了IBS上的100个TikTok视频,这些视频之前是由医生使用DISCERN进行评分的.
- 来自69个视频的音频被转录并提交给ChatGPT 4.0和微软Copilot,并使用标准化提示符进行DISCERN评估.
- 使用Pearson相关性和Kruskal Wallis测试来比较人工智能生成的得分与人类专家得分.
主要成果:
- 在人类和人工智能生成的DISCERN分数之间发现了显著的相关性 (r=0.60-0.65).
- 相关性仅对非医疗内容创作者有意义 (r=0.69-0.75),人工智能解释了得分变化的更高百分比.
- 与医疗内容 (r=0.43) 相比,AI模型对非医疗内容 (r=0.66) 的相关性更强.
结论:
- 人工智能模型显示IBS TikTok视频与人类DISCERN分数的适度对齐,主要用于非医疗创作者.
- 目前AI在解释细微的医疗信息方面的局限性需要进一步发展.
- 改进的人工智能生成的DISCERN评分可以为评估社交媒体健康信息可靠性的可扩展解决方案.
更多相关视频
05:33Introduction of an Integrated Pathology Image Management, Artificial Intelligence, and Reporting System
Published on: July 11, 2025
06:11High-definition Transcranial Direct Current Stimulation over Right Dorsolateral Prefrontal Cortex to Enhance Metacognitive Sensitivity
Published on: September 26, 2025
相关概念视频
Issues And Trends In Healthcare Delivery System
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...
Health Information Technology and Healthcare Information System
Health Information Technology, commonly called HIT, integrates advanced information systems and technology in healthcare settings. Its primary functions include:
Non-equilibrium in the Cell
Current Trends in Nursing II
Purpose of Health Records I
Here's a breakdown of how health records serve these purposes:
Introduction to Cognitive Psychology
This field emerged in the mid-20th century, following a period dominated by behaviorism, which...
