An enger rezenter Etude publizéiert an The Annals of Family Medicine, hunn d'Fuerscher d'Effizienz vum Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT) evaluéiert fir medizinesch Abstracts ze resuméieren fir Dokteren ze hëllefen. D'Etude zielt d'Qualitéit, d'Genauegkeet an d'Viraussetzungen an ChatGPT generéierte Zesummefaassungen ze bestëmmen, Abléck a säi Potenzial als Tool fir grouss Quantitéiten vun der medizinescher Literatur ze verdauen am Zesummenhang mat Zäitbeschränkungen, déi vu Gesondheetsspezialisten konfrontéiert sinn.
Héich Bewäertunge fir Qualitéit a Genauegkeet
D'Studie huet ChatGPT benotzt fir 140 medizinesch Abstracts aus 14 diversen Zäitschrëften ze kondenséieren, wat den Inhalt ëm duerchschnëttlech 70% reduzéiert huet. Trotz e puer Ongenauegkeeten an Halluzinatiounen, déi an enger klenger Fraktioun vun de Resuméen festgestallt goufen, hunn d'Dokteren d'Zesummefaassungen héich fir Qualitéit a Genauegkeet bewäert. D'Resultater suggeréieren datt ChatGPT d'Potenzial huet fir Dokteren ze hëllefen effizient medizinesch Literatur ze iwwerpréiwen, präzis a präzis Zesummefaassungen am iwwerwältegend Volumen vun Informatioun ubidden.
Fuerscher hunn 10 Artikelen aus jiddereng vun 14 Zäitschrëften ausgewielt déi verschidde medizinesch Themen a Strukturen iwwerdecken. Si hunn ChatGPT Aufgab fir dës Artikelen ze resuméieren an déi generéiert Zesummefaassungen fir Qualitéit, Genauegkeet, Bias an Relevanz iwwer zéng medizinesch Felder evaluéiert. D'Studie huet festgestallt datt ChatGPT medizinesch Abstrakte mat engem Duerchschnëtt vu 70% kondenséiert huet, fir héich Bewäertunge vun Dokterbewäerter fir Qualitéit a Genauegkeet ze sammelen.
Implikatioune fir Gesondheetsariichtung
Trotz den héije Bewäertungen huet d'Etude sérieux Ongenauegkeeten an Halluzinatiounen an enger klenger Zuel vu Resuméen identifizéiert. Dës Feeler rangéiert vun ewechgeloossen kriteschen Donnéeën bis falsch Interpretatioune vu Studiedesignen, déi potenziell d'Interpretatioun vu Fuerschungsresultater änneren. Wéi och ëmmer, d'Performance vum ChatGPT beim Zesummefaassung vun medizinesche Abstracts gouf als zouverlässeg ugesinn, mat minimalem Bias observéiert.
Wärend ChatGPT eng staark Ausriichtung mat mënschlechen Bewäertungen um Journalniveau bewisen huet, war seng Leeschtung fir d'Relevanz vun eenzelnen Artikele fir spezifesch medizinesch Spezialitéiten manner beandrockend. Dës Diskrepanz huet eng Begrenzung an der Fäegkeet vum ChatGPT beliicht fir d'Relevanz vun eenzegaartegen Artikelen am breede Kontext vu medizinesche Spezialitéiten präzis z'identifizéieren.
D'Etude liwwert wäertvoll Abléck an d'Potenzial vun AI, besonnesch ChatGPT, fir Dokteren ze hëllefen effizient medizinesch Literatur ze iwwerpréiwen. Wärend ChatGPT Verspriechen weist fir medizinesch Abstracts mat héijer Qualitéit a Genauegkeet ze resuméieren, ass weider Fuerschung gebraucht fir Aschränkungen unzegoen an hir Leeschtung a spezifesche medizinesche Kontexter ze verbesseren.
Zukünfteg Fuerschung kéint sech op d'Verfeinerung vum ChatGPT seng Fäegkeet konzentréieren fir d'Relevanz vun eenzelne Artikele fir spezifesch medizinesch Spezialitéiten ze erkennen. Zousätzlech kënnen d'Efforte fir Ongenauegkeeten an Halluzinatiounen an de generéierte Resuméen d'Utilitéit vun AI Tools an de Gesondheetsariichtungen weider ze verbesseren.
Quell: https://www.cryptopolitan.com/chatgpt-in-summarizing-medical-abstracts/