对比ChatGPT对基于能源的设备的知情同意文档

科学领域:

• 皮肤病学 皮肤病学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 在化品皮肤病学中,知情同意对于共享决策和患者满意度至关重要.
• 手动起草同意表是耗时的.
• 人工智能语言模型为高效的同意文件生成提供了潜力.

研究的目的:

• 评估人工智能生成的皮肤病程序知情同意表格的质量.
• 评估ChatGPT-4产生的激光和基于能源的设备的同意文件的准确性和完整性.

主要方法:

• 一项横截面研究利用ChatGPT-4生成了八种皮肤学设备的同意表.
• 五位经过董事会认证的皮肤科医生独立评估了这些表格,使用一个评估准确性和完整性的标题.
• 在程序描述,益处,风险,替代方案和整体印象中计算了平均得分.

主要成果:

• 聊天GPT生成的同意表格具有不同的质量,射频微针得分最高,单极射频设备得分最低.
• 疼痛预期和限制通常记录得很好,而一般描述和整体印象不那么完整.
• 在不同的设备同意表格中,在好处,风险和偶尔的不准确性方面发现了不一致.

结论:

• 聊天GPT展示了有效生成知情同意文件的潜力,特别是对于像射频微针处理这样的程序.
• 目前人工智能生成的形式在完整性和准确性方面存在局限性,需要皮肤科医生监督临床使用.
• 需要进一步的研究来评估AI对各种临床环境中的患者理解和满意度的影响.