使用NEISS和ChatGPT:运动特定的伤面部伤害风险分层,羽毛球和网球使用NEISS和ChatGPT:一个结构化的小贴士研究
Kate Miller1, Savanah Sturm1, Kristen Dean1
1University of Miami Miller School of Medicine, Miami, FL.
The Journal of craniofacial surgery
|March 3, 2026
概括
这项研究发现,ChatGPT-4o提供了有关球衣球相关的面损伤的可访问信息,但具有中等的可靠性和低质量的治疗. 需要进一步开发人工智能在伤害预防中的安全临床使用.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 运动医学 运动医学
背景情况:
- 球衣球运动造成的头面部受伤在美国是一个持续的问题.
- 现有的国家数据缺乏年龄和体育特定的管理和预防策略.
研究的目的:
- 评估ChatGPT-4o在风险分层患者的能力.
- 评估人工智能为球衣球相关伤害的预防策略.
主要方法:
- 使用了国家电子伤害监控系统 (NEISS) 数据库.
- 使用DISCERN标准,Flesch-Kincaid可读性和特异性等级评估AI反应.
- 雇佣经过董事会认证的整形外科医生和医学学生进行评估.
主要成果:
- 聊天GPT-4o获得了DISCERN分数32.5/75,可靠性中等 (2.9/5) 和治疗质量低 (1.4/5).
- 可读性达到11年级的水平,超过了推.
- 特异性被评为中度高 (3.9-4/5).
结论:
- 聊天GPT-4o提供结构化的信息,但由于中等可靠性和低处理质量,需要谨慎的集成.
- 人工智能工具显示出预防伤害和风险分层的潜力,但需要仔细开发,验证和遵守法规.
- 未来的医疗保健人工智能必须优先考虑安全性,准确性,HIPAA合规性和公正的信息.
