聊天GPT在泌尿后科:比较大语言模型对人类专家的反应
Reut Rotem1,2, Craven Simon3, Misgav Rottenstriech2
1Department of Urogynaecology, Cork University Maternity Hospital, Cork, Ireland.
根据患者评价,像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM) 提供了比人类顾问更清晰,更令人放心的泌尿后科信息. 需要进一步的研究来证实这些发现,并指导安全实施.
科学领域:
- 泌尿和妇科 泌尿和妇科
- 医疗保健中的人工智能
- 患者教育 患者教育
背景情况:
- 围绕泌尿后科问题的耻辱感会阻碍患者与医生的沟通.
- 大型语言模型 (LLM) 为可访问,不那么恐吓的患者信息检索提供了潜在的途径.
- 评估LLM产生的健康信息的可靠性和质量至关重要.
研究的目的:
- 为了比较ChatGPT生成的响应质量与咨询泌尿科医生在泌尿科医学的响应.
- 评估患者对LLM和人类专家答案之间的可理解性,帮助性和安慰性的看法.
主要方法:
- 一项涉及203名泌尿后科患者的横截面调查.
- 患者评价了ChatGPT和咨询泌尿科医生对六个常见问题的反应.
- 用5分利克尔特尺度评估了答案的可理解性,帮助性和安慰性;第三方顾问验证了临床准确性.
主要成果:
- 聊天GPT响应的整体评分明显高于顾问响应 (p < 0.01).
- 患者发现ChatGPT的答案更容易理解,更有帮助,更令人放心 (所有p<0.01).
- 在六个问题中,ChatGPT在四个问题中被优先考虑,其中一个问题没有显著差异,另一个问题是偏好顾问.
结论:
- 在这项研究中,患者认为ChatGPT的反应比泌尿科医生的反应更清晰,更令人放心.
- 虽然LLM显示出在泌尿外科医学的患者教育中具有支持性工具的潜力,但需要仔细监督.
- 这些发现是初步的,应该谨慎解释,强调LLM的使用必须是专家临床护理的次要.
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