患者教育中的人工智能:评估大型语言模型以理解类风湿病学文献
Claudia Mendoza-Pinto1,2, Pamela Munguía-Realpozo1,2, Ivet Etchegaray-Morales2
1Unidad de Enfermedades Reumáticas y Autoinmunes Sistémicas, Unidad Médica de Alta Especialidad- Centro de Investigación Biomédica de Oriente, Instituto Mexicano del Seguro Social, Puebla, México.
Frontiers in digital health
|October 31, 2025
概括
像ChatGPT这样的大型语言模型可以简化复杂的风湿病学文章,提高可读性. 然而,达到的10年级阅读水平仍然需要进一步改进,以获得最佳的患者健康素养.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 卫生识字 卫生识字
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 不足够的健康素养会对患者的治疗结果产生负面影响.
- 医学文献的复杂性往往超过了一般公众的理解.
- 建议在六年级的阅读水平为患者材料,与科学文章的大学水平要求形成鲜明对比.
研究的目的:
- 评估ChatGPT 4.0在简化类风湿病学文章的有效性,以便非专业人士理解.
- 评估大型语言模型 (LLM) 对医学文本可访问性的影响.
主要方法:
- 通过使用Flesch-Kincaid等级水平 (FKGL) 和简单测量Gobbledygook (SMOG) 分析了12篇开放式类风湿病学文章的基线可读性.
- 聊天GPT 4.0处理文章以简化文本到六年级的阅读水平.
- 专家风湿病学家审查了生成的摘要的准确性和适当性,并通过对联t测试分析了可读性变化.
主要成果:
- 聊天GPT显著降低了从大约15年级到10年级的平均阅读等级水平 (FKGL: 15.06到10.52;SMOG: 14.08到9.48).
- 专家审查人员证实了简化摘要的准确性和适当性.
- 文章的文字数从3517个字数大幅减少到446个字数.
结论:
- 聊天GPT有效地提高了类风湿病学文献的可读性,增加了可访问性.
- 取得的10年级阅读水平虽然有所改善,但超过了推的6年级患者材料水平.
- 法律职业素养表现有前途,但需要进一步改进和专家监督,以达到最佳的健康素养标准.
